Datenqualität: Wie Einzelhändler dadurch zuverlässige Einblicke erhalten

Gerade in den Jahren 2020 und 2021 konnten wir Innovationssprünge im Handel beobachten. Etwa in den Bereichen Social Commerce, Influencer-Marketing und auch bei Einkaufsmöglichkeiten per Augmented Reality. Kein Wunder, dass Handelsunternehmen nun auch den eigenen Blick auf datengesteuerte Geschäftsanalysen schärfen. Sie möchten zum einen außergewöhnliche Kundenerfahrungen bieten, jedoch auch Abläufe rationalisieren und Innovationen in Form neuer Produkte und Dienstleistungen hervorbringen. Speziell Einzelhändler setzen auf Datenauswertungen, um den Wert ihres eigenen Geschäfts durch innovative technische Möglichkeiten steigern. Egal ob mit Fokus auf klassische Themen wie Optimierung von Lieferketten oder mit KI-getriebenem Ansatz in den genannten Trendfeldern. In all diesen Anwendungsbereichen ist die Datenqualität von größter Bedeutung, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen.

Trends werden sich weiter verstärken

„Daten sind das Gold der Zukunft.“ Diesen Satz hat man nun schon öfter gehört. Der Wert dieser Datenschätze wird aber aktuell durch viele Trends noch weiter gesteigert, während nicht wenige Unternehmen noch damit beschäftigt sind, grundlegende Analysen von Kundendaten zu erarbeiten. Ein Trend etwa, der sich weiter verstärken wird, ist das Online-Shopping. Auch wenn die Hürden, wie die Schließung von stationären Geschäften durch Lockdowns, nicht mehr das Niveau von 2020 erreichen werden. Das sogenannte Social Commerce – meist mobil getätigte Einkaufserlebnisse auf einer Social-Media-Plattform – bietet Käufern eine noch nahtlosere Möglichkeit, sich online über Produkte zu informieren.

Partnerschaften etwa zwischen TikTok und Shopify sind hier wegweisend für die ganze Branche. Also Shops als hochindividualisierte Digital-Schaufenster für Unternehmen auf Instagram, Facebook und Co zu verwenden. Anstatt sich zu einer Drittanbieter-Website durchzuklicken, können Benutzer direkt von der Social-Media-App oder -Website aus Einkäufe tätigen. Viele Trends kommen und gehen, aber für das Thema Social Commerce schätzen wir das Potenzial als enorm ein. Das Thema etabliert sich aktuell zu einer tragenden Säule des E-Commerce.

Datenqualität: Neue Erkenntnisse gewinnen

Einblicke aus heterogenen Datenquellen verschaffen Einzelhändlern einen umfassenden Überblick über ihre Kundschaft, den Vertrieb, das Marketing und ihre internen Abläufe. Um ein vollständiges Bild der Customer Journey zu erhalten und fundierte Entscheidungen zu treffen, verknüpfen sie in der Regel Informationen über das Offline-Kaufverhalten der Kunden mit deren Online-Aktivitäten. Da sich die Trends auf dem Markt ständig ändern, müssen Einzelhändler in der Lage sein, diese kontinuierlich zu analysieren. Und gegebenenfalls Änderungen an ihrem Empfehlungsalgorithmus vorzunehmen.

Offline-Daten über einzelne Maßnahmen helfen auch bei der Vermarktung und bei der Optimierung der Personalausstattung innerhalb der Ladenlokale. Allerdings vervielfachen sich Probleme mit der Datenqualität potenziell jedes Mal, wenn Daten kombiniert und umgewandelt werden. Daher müssen Einzelhändler die Qualität ihrer Unternehmensdaten kontinuierlich prüfen. Und entsprechende Techniken zur Qualitätsverbesserung anwenden, bevor sie sie zur Generierung von Erkenntnissen nutzen.

Erst die Datenqualität prüfen, dann Handlungen ableiten

Die Datenqualität ist nicht nur für die Analysten im Einzelhandel von Bedeutung, die für das Wachstum ihres jeweiligen Geschäftsbereichs verantwortlich sind. Sie ist auch für Data Scientists unerlässlich, die Daten als Grundlage für das Training ihrer Modelle und die Entwicklung von Algorithmen für Anwendungsfälle wie Produktempfehlungen, Kündigungsanalysen und vieles mehr verwenden. Folgende Szenarien verdeutlichen, warum Einzelhändler vor der Durchführung von Analysen oder KI/ML-Initiativen die Datenqualität bewerten müssen.

1. Optimierung der Lieferkette

Viele Einzelhandelsunternehmen werben potenzielle Kunden mit Zusatzleistungen wie kostenlosem Versand. Sie geben also viel Geld aus, um sich von anderen Marken abzuheben. Eine schlechte Datenqualität beispielsweise in Form von Adressen, die eine ungültige Postleitzahl enthalten, konterkarieren die gut gemeinte Maßnahme. Im Gegenteil wirkt es sich in Form einer verspäteten oder fehlgeschlagenen Lieferung und aufgrund einer schlechten Kundenerfahrung sowie Produktrückgaben negativ aus.

Korrekte und aktuelle Kundenadressdaten helfen Einzelhändlern zudem dabei, die besten Standorte für ihre Geschäfte auszuwählen. So können sie eine Analyse des Kundenverkehrs durchführen und feststellen, in welchen Gebieten die meisten Bestellungen aufgegeben werden. Anhand einer einfachen Kosten-Nutzen-Analyse wird dann ermittelt, wo sich die Ansiedlung von Geschäften am meisten lohnt. Hierzu trägt auch die Anreicherung dieser Informationen mit aktuellen Daten von Konkurrenzgeschäften bei um die eigenen Läden in Spitzenzeiten oder in einer Hochsaison effizient zu besetzen.

2. Optimierung und Verwaltung von Beständen

Die Verbrauchertrends ändern sich immer schneller und die Einzelhändler müssen mit diesen Entwicklungen Schritt halten. So müssen sie bestimmte Artikel saisonabhängig mit der richtigen Bestandsgröße auf Lager halten. Dadurch lassen sich Verluste durch unverkaufte Waren oder stark rabattierte Verkäufe vermeiden. Die Genauigkeit der Prognosen hängt ganz davon ab, ob die Kundendaten und die Datenquellen von Drittanbietern in jeder Hinsicht vollständig und genau sind. Einzelhändler können auch Verkaufsdaten der Vergangenheit für Prognosen nutzen. So lässt sich ableiten, wie viel Bestand sie vorrätig haben müssen und wie viel Platz sie für die Lagerung ihrer Artikel benötigen.

3. Erhöhte Wirksamkeit von Marketingkampagnen

Das Hinzufügen von relevantem Kontext zu den Daten hilft bei der Anreicherung und verbessert zudem die Datenqualität. Angereicherte Informationen über das Kundenverhalten, ihr Ausgabenvolumen oder ihre bevorzugte Einkaufszeit helfen Einzelhändlern, die richtigen Zielgruppen zur richtigen Zeit anzusprechen. Die Kosten für die Durchführung von Marketingkampagnen werden minimiert und der Fokus auf die Ansprache ausschließlich relevantester Kunden erhöht den ROI.

Angereicherte Daten über die Vorlieben der Kundschaft können den Einzelhändlern auch dabei helfen, einen besseren Service zu bieten, den Umsatz zu steigern sowie neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Beispielsweise bieten sie dann genau in der ersten Woche des Monats, wenn bei den Kunden die Gehaltszahlungen eingegangen sind, Rabatte an. Sie können dieses Angebot jedoch noch besser zuschneiden, wenn sie über erweiterte Informationen wie z.B. verwendete Kreditkarten verfügen. Auch hinsichtlich der Preisoptimierung ergeben sich Möglichkeiten. So können Einblicke in die Demografie und Kaufkraft von Verbrauchern dabei helfen, Produkte zu einem optimalen Preis zu verkaufen.

4. Produktverbesserung durch Kundenrezensionen

Für Einzelhändler ist es wichtig, sich auf das Feedback von Kunden zu ihren Produkten zu konzentrieren, da viele von ihnen ihre Kaufentscheidung auf Basis von Produktbewertungen treffen. Die Analyse hilft dem Einzelhändler, notwendige Produktverbesserungen vorzunehmen und seine Produktstrategie entsprechend anzupassen. Allerdings müssen alle Unstimmigkeiten in den Bewertungen aufgedeckt werden, bevor sie als Grundlage für Veränderungen verwendet werden. So kann ein einzelner unzufriedener Kunde viele schlechte Bewertungen auf verschiedenen Kanälen abgeben. Das wiederum beeinflusst dann die Entscheidung des Produktmanagers. In diesem Fall müssen die Bewertungen zumindest auf Einzigartigkeit geprüft werden, damit die korrekte Menge an Feedback erfasst und entsprechend gewichtet wird.

5. Verbesserter Markenwert durch Datenkonsistenz.

Verbraucher erwarten ein konsistentes Einkaufserlebnis über alle Marketing Touchpoints des Unternehmens hinweg. Einzelhändler müssen also sicherstellen, dass die Einblicke oder Informationen, die den Verbrauchern durch verschiedene Datenanalysetechniken zur Verfügung stehen, über alle Kanäle hinweg zumindest ähnlich sind. Denn es kann für Verbraucher verwirrend sein, wenn online und offline unterschiedliche Visuals verwendet werden. Deshalb müssen alle Produktinformationen oder sogar Kundendaten wie Bestellungen, Lieblingsprodukte oder personalisierte Ansichten über alle Kanäle hinweg ähnlich aufbereitet sein.

Einzelhändler können darüber hinaus Echtzeit-Streaming-Daten von verschiedenen Social-Media-Kanälen nutzen, um den Verbrauchern Stimmungsanalysen zu einzelnen Produkten und Dienstleistungen zur Verfügung zu stellen. Auch hier müssen sie jedoch sicherstellen, dass die Daten konsistent, vollständig und genau sind. Die Datenkonsistenz ist ein wichtiger Faktor für die Datenqualität, um Kunden ein einheitliches Omnichannel-Erlebnis zu bieten.

Kontinuierliche Aufrechterhaltung der Datenqualität

Die Aufrechterhaltung der Datenqualität ist eine kontinuierliche Aufgabe, die auch die Datenquellen selbst berücksichtigen sollte. Andernfalls müssen Einzelhändler am Ende höhere Preise zahlen, um diese zu einem späteren Zeitpunkt zu korrigieren. Dabei beschränkt sich die Notwendigkeit der Bewertung der Datenqualität nicht nur auf die Verbesserung des Kundenerlebnisses oder die Steigerung des Umsatzes. Die Aufrechterhaltung der Datenqualität wird das gesamte Geschäftsergebnis verbessern. Denn auch Lieferantenbeziehungen sind beispielsweise integraler Bestandteil jedes Einzelhandelsunternehmens. Nicht von ungefähr wählen sie die besten Anbieter für die Beschaffung ihrer Rohstoffe oder die Lieferung und den Vertrieb ihrer Produkte mit großer Sorgfalt aus. Aktuelle, genaue und vollständige Daten über jeden Lieferanten helfen Einzelhändlern dabei, die Spreu vom Weizen zu trennen.