Seit jeher komplex – aber künftig unbeherrschbar?
Eine große Herausforderung für die Branche: kurze Produktlebenszyklen und immer schnelllebigere Trends. Damit haben beide zu kämpfen – Hersteller und Händler. Gleichzeitig wächst der internationale Wettbewerbsdruck. Die Folge: Nur wer Entwicklungen und Trends früh erkennt, vor der Konkurrenz, kann in der Branche heute noch bestehen. Und die Kunden selbst werden immer anspruchsvoller, fordern mehr Personalisierung, bei den Produkten und in der Kommunikation.
Die Customer Journey wird immer wichtiger, mit einer individuellen Ansprache an jedem Touchpoint. Dies ist nur mit einem strategischen Datenmanagement in den Griff zu bekommen. Ob Omnichannel, KI oder IoT: Immer wieder stehen die Daten im Zentrum. In kaum einer Branche haben datengetriebene, disruptive Konzepte solch eine Relevanz wie bei Fashion, Sportartikeln und Luxusgütern. Zukunftsfähigkeit beruht hier auf Data Leadership.
Der Wille zur Disruption
Die regulatorischen Vorgaben des Lieferkettengesetzes zu erfüllen, wird da schon fast zur Kür. Regulation, Kundenansprüche, Wettbewerbsdruck: Überleben werden letztlich nur Hersteller und Händler, die ihre Wertschöpfungsprozesse datenbasiert organisieren. Was es dazu allerdings braucht, ist das entsprechende Mindset, der strategische Wille, in Daten zu denken und mit ihnen zu entscheiden. Data Leadership verlangt gerade in dieser Branche einen Veränderungsprozess.
3 Trends, die Ihre Branche derzeit verändern
Die kundenzentrierte Handelskette
Um Ihre Kunden individualisiert anzusprechen, müssen Sie zu jeder Zeit wissen, an welchem Punkt der Customer Journey sich die Kunden befinden und wann, wo und wie sie mit Ihnen interagieren wollen. Für Omnichannel- und Direct-to-Consumer-Ansätze müssen Sie Daten sammeln, analysieren und so Verkaufsoptionen identifizieren und nutzen. Den vielbeschworenen 360°-Blick auf den Kunden braucht es auf jeder einzelnen Stufe von Produktion und Handel. Die Ziele: ein höherer Customer Lifetime Value und geringere Customer Acquisition Costs.
Transparenz für Produkt- und Lieferkette
Nicht nur das Lieferkettengesetz verlangt es, sondern auch Ihre Kunden: klare Nachweise über Verarbeitungsprozesse, Nachhaltigkeit und Zusammensetzung von Waren. Es braucht Transparenz über die Supply Chain, die Zulieferer und die Fertigung. Ein strategisches Datenmanagement liefert dafür das Fundament. Gleichzeitig beschleunigen Unternehmen damit ihr Onboarding für neue Produkte und Lieferanten, denn alle relevanten Informationen sind bei der Anlage des Produkts bereits vollständig vorhanden.
Das Ende der silobasierten Infrastruktur
Es bringt nicht sonderlich viel, mit seiner Datenstrategie nur isolierte Prozesse, einzelne Funktionen oder silobasierte Infrastrukturen in den Blick zu nehmen. Denn bei technischen Brüchen in der Wertschöpfungskette werden Daten redundant gepflegt, die Informationsbeschaffung braucht zu viel Zeit und die Time-to-Market verlängert sich. Durchgängig datenbasierte Unternehmen erkennen dagegen relevante Trends, entwickeln erfolgreiche Produkte und erfüllen neue Kundenbedürfnisse – schnell, automatisiert und effizient.
Customer Voices
Heinz Krienbühl
Fabian Engelhorn
Bernhard Puchberger
Simon Engelhorn
Data Leadership For Experts
Danke, liebe Manager. Von hier an wird es langweilig ...
Die Experten unter Ihnen werden es sicher zu schätzen wissen, dass wir hier auch Einblicke geben, die weit über das notwendige Grundverständnis hinausgehen. Also, los geht's!
Technologiethemen in der Branche
For Experts Only: Technologiethemen in der Fashion-, Sportartikel und Luxusgüterbranche
Das automatisierte Onboarding
Bislang war das Onboarding neuer Lieferanten – das heißt: ihrer Daten – oft ein langwieriger, weil manueller Prozess. Da gab es einen umständlichen manuellen Import und ein manuelles Mapping von un- und semi-strukturierten Produktlisten oder anderen Beistellungen der Lieferanten. Gerade in diesen Onboarding-Prozessen verspricht eine Automatisierung enorme Effizienzsteigerungen. Auch Self-Services für Ihre Lieferanten sind denkbar, mit einer Datenbereitstellung beispielswiese aufgrund produktgruppenspezifisch definierter Templates und Datenstandards. Dies reduziert nicht nur Ihre Prozesskosten signifikant, Ihre Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen können sich nun auch werthaltigeren Aufgaben widmen – etwa die Lieferantenbeziehung stärken oder das Sortiment optimieren.
Auch die Idee des Golden Record spielt beim automatischen Onboarding eine wichtige Rolle. Das heißt, dass Sie von jedem Ihrer Datenlieferanten die Attribute auswählen, die die höchste Datenqualität aufweisen. Am besten geschieht dies natürlich ebenfalls automatisiert, mithilfe trainierter und optimierter Machine-Learning-Modelle, sogenannter Matching-Algorithmen. Data Lineage wiederum will Transparenz und Nachvollziehbarkeit darüber schaffen, von welchem Lieferanten Sie welche Daten erhalten haben und wo diese zum Einsatz kommen. Auch ein automatisches Lieferanten-Scoring kann für Sie wertvoll sein: Lieferanten, die Ihnen bessere und umfassendere Produktdaten liefern, erhalten dann vielleicht bessere Konditionen – und mehr Sichtbarkeit in Ihren Kanälen und Kampagnen.
Content automatisch erstellen
Ein weiteres lohnendes Feld für Automatisierungsprojekte ist Ihr Marketing-Content. Auf Basis von Daten und mithilfe von KI-Technologie ist heute eine automatische Erstellung natürlichsprachlicher Texte möglich: die Natural Language Generation (NLG). So lassen sich aufgrund der relevanten Produktattribute zielgruppenspezifische Texte generieren. Die NLG-Software verhilft Ihnen auf sehr effizientem Weg zu einer personalisierten Kundenansprache. So wird es für Sie auch sehr viel einfacher, schnell in neue Länder und Märkte zu expandieren.
Die Voraussetzung dafür, zielgruppengerechten Content automatisch zu erstellen, ist allerdings eine professionelle Data Quality- und Governance-Organisation. Denn eine solch anspruchsvolle Automatisierung hängt entscheidend davon ab, dass Ihre Daten vollständig und konsistent sind.
Market Insights gewinnen
Wie verhalten sich Ihre Kunden genau? Und warum verhalten sie sich so, wie sie es tun? Wenn Sie die Daten, die Ihnen die Customer Journey an sämtlichen Touchpoints liefert, systematisch analysieren, werden sie die Motivation und das Verhalten Ihrer Kunden – und das unterschiedlicher Kundensegmente – viel besser verstehen als je zuvor. Geeignete Datenanalysen werden Ihnen völlig neue Einsichten liefern. Beispielsweise zu Warenkorbabbrechern oder auch dazu, nach welchem Kundenverhalten welche Next Best Action die aussichtsreichste ist.
Composable Commerce leicht gemacht
Die Analysten von Gartner haben 2020 den Begriff des Composable Commerce geprägt. Denn der Onlinehandel wächst nicht nur rasant, er ist auch äußerst schnelllebig. Mit seinen Produkten nur in einem Online-Shop oder nur auf einer Online-Plattform vertreten zu sein, wäre vor diesem Hintergrund fatal. Der Ansatz des Composable Commerce verspricht, dass sich die diversen Online-Sales-Kanäle einfach bedarfs- und trendgerecht zusammenstellen lassen, mit maximaler Flexibilität. Wichtige Voraussetzungen dafür: ein modernes Produktinformationsmanagement-System (PIM-System) sowie eine modular aufgebaute Daten- und Systemarchitektur nach dem Headless-Prinzip. Dann braucht es im Idealfall nur einen Klick, um Produktsortimente und Produktdaten auf allen gewünschten Kanälen zu aktualisieren. Zudem erlaubt der Ansatz ein Höchstmaß an technischer Flexibilität. Wenn gewisse Systemkomponenten nicht mehr passen oder es neue Marktlösungen gibt, die die eigenen Anforderungen besser adressieren, lassen sich die alten Komponenten austauschen bzw. ersetzen.
Die anspruchsvolle Mehrmarkenstrategie
Zwischen der Composable-Commerce-Idee und einer Mehrmarkenstrategie gibt es durchaus Schnittmengen. Denn auch eine Mehrmarkenstrategie arbeitet damit, dieselben Produkte in unterschiedlichen Kanälen anzubieten. Nur tut sie dies sogar mit verschiedenen Marktauftritten – um die jeweils anvisierten Zielgruppen bestmöglich zu adressieren. Bei solch einer Mehrmarkenstrategie wachsen die Anforderungen an die Abbildung von Prozessen und Datenstrukturen deutlich. Denn es wird entscheidend, die Inhalte jeweils passend zu kontextualisieren. So werden Sie beispielsweise dasselbe T-Shirt für den Markenauftritt A anders in Szene setzen als für den Markenauftritt B – was jeweils neue, zielgruppengerechte Produktbeschreibungen, Produktfotos und auch andere Models erforderlich machen kann.