Neue Technologien stellen zwar ein immer größeres Datenvolumen zur Verfügung, doch das Potenzial von Kundendaten entfaltet sich erst durch eine kontiniuerliche Datenerfassung, -verwaltung, -analyse und -aktivierung. In folgenden Datenquellen steckt dabei für Retailer besonders viel Potenzial:
• Instore-Daten: Sie sind die wohl greifbarste Datenquelle für Retailer und umfassen Metriken, die Rückschlüsse auf das Kaufverhalten ermöglichen. Bereits anonymisierte Informationen aus Kassenbons geben Auskünfte über häufig eingekaufte Produkte und stark frequentierte Geschäftszeiten. Außerdem können Kamerasysteme Bewegungsmuster im Geschäft erkennen, deren Auswertung Aufschluss über die Produktplatzierungen auf der Ladenfläche geben können.
• Customer-Experience-Daten: Soziale Medien, Online-Bewertungen und Feedback aus dem Kundenservice geben nicht nur Einblicke in individuelle Kundenerfahrungen, sondern zeigen auch frühzeitig Trends auf.
• E-Commerce-Daten: Vertriebswege aus dem Social- und E-Commerce verlängern das stationäre Geschäft und bieten datenbasierte Einblicke in das Kundenverhalten. Mit Shopping-Apps für mobile Endgeräte schaffen Retailer mehr Interaktionsmöglichkeiten und bieten eine Plattform, um Angebote zu präsentieren und aus App-Daten Mehrwert zu schaffen.
Datengenerierung und-Analyse erlaubt die Optimierung des Einkaufserlebnisses
• First-Party-Daten: Daten, die Handelsunternehmen selbst erheben, können besonders wertvoll sein. Sie ermöglichen es, präzise Informationen über die Bedürfnisse und Erwartungen der Kund*innen zu gewinnen und personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln.
• Daten aus Chatbot-Protokollen: Viele Einzelhandelsunternehmen nutzen bereits KI-Chatbots, um Kundenanfragen in Echtzeit zu beantworten. Sie sind rund um die Uhr verfügbar und bieten Einblicke etwa über die am häufigsten gestellten Fragen.
Ganzheitliches Vorgehen
Um die eigene Wettbewerbsfähigkeit im Zeitalter von Big Data zu stärken, können nach Erhebung und Analyse von Daten mithilfe technologischer Einzellösungen sinnvoll sein:
• Datenstrategie: Sie enthält eine Vision des idealen Kundenerlebnisses und bildet damit die Grundlage für die Entscheidung, welche Kundendaten in welcher Art und Weise erfasst, verarbeitet, gespeichert und bereitgestellt werden. Sie berücksichtigt die Customer Experience sowohl an physischen als auch an digitalen Schnittstellen. Das stärkt nicht nur die Verbindung zum E-Commerce, sondern ermöglicht Kund:innen einen möglichst effizienten und angenehmen Einkaufsprozess.
• Sicherheit im Umgang mit Daten: Keine Transformation gelingt ohne die Beteiligung der Mitarbeitenden. Sie sind der Schlüssel für einen erfolgreichen Wandel und müssen deshalb in die Vision mit eingebunden werden und verstehen, dass datengetriebene Geschäftsmodelle ihnen neue Möglichkeiten eröffnen. Dazu braucht es regelmäßige Aus- und Weiterbildungen im Umgang mit Daten und neuen Technologien.
• Hohe Datenqualität: Das gesamte Unternehmen sollte Verantwortung für eine gute Datenqualität übernehmen, da diese maßgeblich für die Optimierung, Personalisierung und Automatisierung der Customer Journey ist.
Gastautor Andreas Jungermann ist seit 2015 als Consultant der Deutschen Telekom MMS tätig und betreut Unternehmen in Customer Experience und Digital Marketing.