Oona Dornacher

Unternehmen beraten bedeutet einerseits Menschen begegnen, Strukturen erforschen, Potenzial entdecken. Andererseits muss Beratung auch Begleitung auf dem Weg durch daraus resultierende Handlungsfelder sein. Das ist für mich New KEYLENS. Oona Dornacher-Keil hat ihren Bachelor in Technologie- und Managementorientierter Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Marketing und Maschinenbau an der TU München absolviert. Daraufhin richtete sie während ihres Masters in Management an der IE Business School in Madrid und der Universität St. Gallen ihren Fokus auf Marketing und Sales. In zahlreichen Praktika in Industrie und Beratungen hat sie vor allem die Bereiche Marketingstrategie, CRM und After Sales für sich entdeckt. Diese Interessen sowie hohe Kundenorientierung bringt sie seit April 2017 bei KEYLENS ein. Ich bin ein Entdecker, weil für mich Fragen Perspektiven darstellen und ich Herausforderungen als maximale Motivation empfinde.

Jeder spricht von Big Data, aber wer kann es wirklich?

Wir leben in einer Welt, in der das Sinnbild des „gläsernen Menschen“ größtenteils der Realität entspricht, in der wir jeden Standort auf Facebook teilen, wir mit unseren Großeltern über Messengerdienste kommunizieren, jegliche Emotionen am besten gleich mit der ganzen Community teilen und bereitwilliger denn je höchst persönliche Daten für Dritte frei verfügbar machen. Umso mehr verwundert es, dass sich im Handel noch nicht besonders viel geändert hat. Ja, wir kaufen online ein und sehen immer passendere Werbung, aber soll das schon alles sein, was Retailer mit unseren Daten anfangen können?

Durchsucht man Fachzeitschriften nach den Worten „Big Data“ und „Retailer“, so findet man zahlreiche Artikel zu aus heutiger Perspektive verrückt klingenden Ideen, wie man kundenbezogene Daten erfassen und auf intelligente Weise nutzen kann. Die Rede ist beispielsweise von Pulsuhren als Quelle für Daten, welche über Apps und das kostenlose WLAN in Shoppingcentern erfasst werden können. Diese Kundendaten können dann wiederum personalisierte Angebote möglich machen für Produkte, welche das Herz tatsächlich „höherschlagen lassen“. Oder auch die Auswertung der Videoüberwachung vor einem Laden, um aus der Besetzung des Parkplatzes Schlüsse über zukünftige Verkaufszahlen zu ziehen. Noch innovativer wird es, wenn – wie beispielsweise im „Laden der Zukunft“ – der Shop mehr einer „Hightech-Installation“ gleicht. Kunden identifizieren sich bei Betreten des Ladens über ihr Smartphone und geben gleichzeitig ihre Suchhistorie und somit ihre Wünsche preis. Von nun an wird der Kunde nur noch mit Produkten angesprochen, die zu seinem Geschmack passen könnten, und jedes Produkt, das er anfasst, wird über ein RFID Tool erfasst und auf die „virtuelle Wunschliste“ gesetzt. In der Umkleidekabine angekommen kann er dann über einen Touchscreen sofort erkennen, ob die Produkte seiner Wahl in der richtigen Größe vorhanden sind. Bezahlt wird natürlich auch digital per Knopfdruck und ohne Warten an der Kasse. Innovative Konzepte wie diese klingen aus heutiger Sicht ziemlich futuristisch. Sie sind jedoch bereits deutlich aktueller als man annimmt. Die Frage ist, wie lange dauert es, bis diese neuen Konzepte tatsächlich von Retailern umgesetzt werden?

Im Sinne des Omni-Channel-Vertriebs haben Kunden heute eine Vielzahl an Möglichkeiten, über verschiedenste Kanäle mit dem Händler in Kontakt zu treten, und obwohl laut der Studie „CEO Viewpoint 2017: The Transformation of Retail“ 69% der befragten Führungskräfte den digitalen Wandel als höchste Priorität ansehen, fehlt 52% die notwendige Strategie dazu. Und obgleich diese im Online-Bereich viel entwickeln wollen, soll dennoch das stationäre Geschäft keinesfalls außer Acht gelassen werden, da sich On- und Offline-Geschäft vielmehr ergänzen und nicht gegenseitig ausschließen soll.

Das klingt alles nach großen Ambitionen, tatsächlich kommt davon bisher beim Kunden noch nicht sehr viel an. So weiß beispielsweise die Verkaufsberaterin im Store nicht, dass ich letzte Woche ein paar Schuhe online in meinem Warenkorb hatte und mich vielleicht ein kleiner Preisanstoß dazu bewegen könnte, diese nun im Store zu erwerben. Ihr ist zudem nicht bekannt, dass ich bisher nur zwei Marken kaufe, welche Hosen-Größe ich trage und dass ich regelmäßig meine weißen T-Shirts durch neue ersetze. Hierzu würde der Anbieter genau genommen aber noch nicht mal „Big Data“ benötigen. Es scheitert schon an der Nutzung einer recht beschränkten Menge an Daten, die sogar relativ strukturiert sind. Die richtige Auswertung der bereits verfügbaren Daten aus dem Online-Shop, also die Bereitstellung der Daten aus Customer Analytics für Verkaufsmitarbeiter, würde diesen Extra-Service im Store bereits ermöglichen.

Auf der anderen Seite gibt es große Online-Retailer, die fleißig Daten sammeln, und dementsprechend mehr oder weniger personalisierte Angebote an ihre registrierten Kunden versenden. Aber wie soll ich an Drohnen-Paketlieferungen zur automatischen Befüllung meines Kühlschranks nach meinem Geschmack in naher Zukunft glauben, wenn ich gleichzeitig in den meisten Online-Shops noch Angebote für längst erworbene Produkte erhalte? Statt immer nur bereits gekaufte Marken oder Produkte zu zeigen, müssen die Recommendation Engines der Online-Shops meine Vorlieben und meine Bedürfnisse erkennen, um Anstöße für potenzielle Cross-Sellings zu geben. So könnte man einem Windelkäufer beispielsweise Werbung für Babykleidung oder -spielzeug schicken, und zwar passend für das Alter des Kindes, je nachdem wie lange der Kunde schon Windelkäufer ist.

Die Nutzung von kundenbezogenen Daten bei den meisten Retailern scheint wahrhaftig antiquiert: Viele beherrschen nicht einmal die „Basics“ in Sachen Customer Analytics. Daten werden gesammelt, aber nicht korrekt oder nur unvollständig ausgewertet. Es fehlen Logik und Strategie, es folgt Frust statt Erfolg. Viele nutzen den Wert der Kundendaten und das damit verbundene Kapital also nicht ausreichend und ihnen fehlen darüber hinaus bei weitem die Strategien, um die bereits verfügbaren Daten intelligent anzureichern und auszuwerten.

Doch woran liegt das? Big Data erfordert ein gewisses Umdenken: Das Unternehmen muss vom Kunden her an Fragestellungen herangehen, ein Grundverständnis und die Wertschätzung von Analytics müssen auch im Management vorhanden sein. Sobald Worte wie „data-driven“ fallen, denken viele Retailer an noch nebelige Zukunftsvisionen und schrecken vor zu großen Veränderungen zurück. Genau hier wird jedoch oftmals ein Fehler begangen: „Big Data“ bedeutet nicht, einen zusätzlichen Mitarbeiter als Analysten einzustellen und somit „mehr Daten“ zu verwenden. Es bedeutet eine Neudefinition aller Wertschöpfungsschritte und eine ganzheitliche organisationale Neuausrichtung, die auf Daten basiert.

Laut Teradata haben sich die „drei wichtigste[n] Faktoren im Einzelhandel“ von „Standort, Standort und Standort“ hin zu „Daten, Daten und Daten“ entwickelt. Damit Retailer von dieser Veränderung nicht überrollt werden, sondern profitieren, müssen jedoch vielerorts zunächst die Grundlagen geschaffen werden.