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Studie

Welche Vorteile datengetriebene Verfahren dem Handel bieten

Laut einer Studie des Capgemini Research Institute liegt die Gewinnmarge derjenigen Einzelhändler, die über den höchsten Reifegrad bei der Datennutzung verfügen, 30 Prozent höher als der Branchendurchschnitt.

07.06.2021

© Peter Howell / iStock / Getty Images

Händler, die Daten geschickt zu nutzen wissen, haben deutliche Vorteile.

Datengetriebenen Unternehmen, die bereits vor der Pandemie über eine gute Datengrundlage verfügten, ist es der Studie zufolge leichter gefallen, sich an die neue Digital-First-Umgebung anzupassen. Sie konnten ihre Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zügig an den aktuellen Marktbedürfnissen und Kundenwünschen ausrichten und sich so erfolgreich gegenüber dem Wettbewerb behaupten. Allerdings erreichen nur 16 Prozent der Konsumgüterhersteller und sechs Prozent der Einzelhändler diesen Status als Data Master.

Data Master erzielen laut Studie höhere Gewinnmargen aufgrund der hohen Datenqualität und eines fortschrittlichen Datenmanagements einschließlich einer automatisierten Datenerfassung, der Verknüpfung interner und externer Daten sowie des Prinzips „Data Quality by Design“. Durch einen vollständigen Überblick über Kunden und Betrieb sind sie zudem handlungsschnell und können Datenlücken zügig identifizieren.

Für 79 Prozent der Verbraucher spielt Nachhaltigkeit mittlerweile eine wesentliche Rolle. Konsumgüterhersteller und der Einzelhandel nutzen daher Daten und Analysen zur Etablierung von Geschäftsmodellen, die auf dem Prinzip der Kreislaufwirtschaft basieren: 47 Prozent der befragten Unternehmen investieren in Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und in Sensoren des Industrial Internet of Things (IIoT), um ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. 77 Prozent versprechen sich durch Nachhaltigkeitsmaßnahmen eine stärkere Kundenbindung, während 63 Prozent höhere Umsätze erwarten.

Datensilos gehören zu den größten Hindernissen

„Unternehmen müssen Veränderungen im Verbraucherverhalten antizipieren und bereits handeln, bevor der Trend sich voll entfaltet. Wer als Data Master über eine hohe Datenreife verfügt, konnte beispielsweise die wachsende Bedeutung von Nachhaltigkeit frühzeitig erkennen und entsprechend handeln“, erklärt Tobias Weisel, Head of Consumer Products, Retail, Distribution & Transportation bei Capgemini Invent für die DACH-Region.

Für Unternehmen beider Branchen zählen Datensilos, fehlendes Fachwissen sowie mangelndes Vertrauen in die Datensätze zu den größten Hindernissen, die einer gewinnbringenden Datennutzung entgegenstehen. 57 Prozent der befragten Unternehmen geben dabei monolithische und Legacy-IT-Systeme als wesentliche Hürden an, die eine nahtlose Anwendererfahrung und den umfassenden Einsatz von KI und Automatisierung verhindern. Ihre Entscheidungsfindung bezeichnen 44 Prozent der Konsumgüterhersteller und 43 Prozent der Einzelhändler als vollständig datengetrieben. Zum Vergleich: Bei Banken und Versicherungen liegt der Anteil bei 65 beziehungsweise 55 Prozent. 

Unternehmen, die ihre Daten gewinnbringend einsetzen möchten, empfiehlt die Studie, einen Fokus auf folgende Aspekte zu legen:

► Die Förderung einer datengestützten Unternehmenskultur und der Bereitstellung von Daten an den jeweiligen Bedarfspunkten

► Die Modernisierung der Datenplattform, um gewonnene Erkenntnisse schneller zu nutzen

► Eine Datenethik und -steuerung, die das Vertrauen in Daten stärkt

► Die Anbindung an externe Datenökosysteme, um neue Geschäftsmodelle umzusetzen und ein tieferes Verständnis von Kunden und Betriebsabläufen zu erlangen

Die vollständige Studie steht hier kostenlos zum Download bereit.

Datenbasis:
Für die Studie befragte das Capgemini Research Institute mehr als 200 Einzelhändler und Konsumgüterhersteller in Deutschland und elf weiteren Ländern zu ihrer Datenreife und ihrem Umgang mit Daten. Die Ergebnisse sind eine Ergänzung der im November erschienenen Studie  "The data-powered Enterprise: Why Organizations must strengthen their Data Mastery”, in der über 1.000 Unternehmen anhand der gleichen Metriken untersucht wurden.

Schlagworte: Handelsdaten, Datenqualität, Datenanalyse

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