Die Macht der Daten für Einzelhändler und FMCG-Unternehmen freisetzen

Die Pandemie hat gezeigt, dass Unternehmen, die digitale Abläufe priorisieren, wie Einzelhändler und Unternehmen der schnelllebigen Konsumgüterindustrie (FMCG), ein größeres Wachstum erzielen als ihre Wettbewerber. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, haben viele dieser Unternehmen nach dem Vorbild der Industrie die digitale Transformation schnell umgesetzt.

Durch den zunehmenden Einsatz von Automatisierung, KI und maschinellem Lernen im Zuge der Umstellung auf eine Omnichannel-Strategie generieren Einzelhandels- und FMCG-Unternehmen riesige Datenmengen. Wie können diese Unternehmen diese Daten optimal nutzen? Was sollten Unternehmen, die ihren digitalen Wandel noch nicht begonnen haben, tun, um anzufangen?

Um Einblicke zu geben, trafen sich leitende IT-Fachleute und Führungskräfte aus dem Einzelhandel und der FMCG-Branche zu einem Rundtischgespräch mit dem Titel "Unlocking the Power of Data in Retail and FMCG", das von Rackspace Technology® und Amazon Web Services (AWS) veranstaltet und von Jicara Media organisiert wurde.

Laut Hemanta Banerjee, VP of Public Cloud Data Services bei Rackspace Technology, befinden sich die meisten Einzelhandels- und FMCG-Organisationen, die er beobachtet, noch in den frühen Phasen ihrer Datenreise. „Diese Organisationen wissen, dass sie datengesteuert sein müssen, aber sie haben noch nicht die Zustimmung der Stakeholder von oben. Sie entwickeln also Pilotprojekte, um zu verstehen, wie Unternehmen ihre Entscheidungen datengestützt treffen können, und nutzen dann diese Erfahrungen, um sie auf größere Teams auszuweiten".

Daten-Straßenblockaden

Für Einzelhandels- und FMCG-Unternehmen reichen die Datenherausforderungen von typischen Problemen wie Altsystemen bis hin zu detaillierteren Fragen wie Datensilos und der Revolutionierung der Kundenerfahrung. Kellogg's beispielsweise wünscht sich eine zentrale Dateninfrastruktur, die gleichzeitig flexibel und beweglich genug ist, um die Anforderungen auf lokaler Ebene zu erfüllen. Das Unternehmen verfügt über drei Generationen von Datenplattformen, wobei die ältesten älteren Datenbanken in verschiedenen Ländern vor Ort sind, sagte Arvind Mathur, Chief Information Officer – AMEA bei The Kellogg Company.

„Wir werden die Infrastruktur sowie die strukturellen Rahmenbedingungen für die Aufnahme und Bereinigung von Daten standardisieren", so Mathur. „Die tatsächlichen Pipelines können je nach Markt und Region unterschiedlich sein. Die granularen Datenmodelle können auch unterschiedlich sein, also müssen wir herausfinden, was richtig ist."

Mathur erklärte weiter, dass die Herausforderung darin bestehe, die richtigen Leitplanken zu schaffen und die richtige Flexibilität und Agilität aufrechtzuerhalten, um erfolgreich zu sein. Er sagte, dass Unternehmen vermeiden wollen, mehrere Datenpools zu haben, in denen dieselben Daten für [jeden] einzelnen Anwendungsfall anders erfasst und strukturiert werden, was zu Doppelarbeit und dem Fehlen einer einzigen Version der Wahrheit führt. „Es ist diese Feinabstimmung der Prozesse, die wir anstreben", so Mathur abschließend.

Für einen leitenden Digital- und Medienmanager eines multinationalen Molkereiunternehmens besteht die größte Herausforderung bei der Umwandlung des Kundenengagements in eine Geschäftskennzahl darin, die Datensilos zwischen den Geschäftsbereichen zu durchbrechen.

Eines der Projekte der Geschäftsleitung konzentriert sich auf die Neudefinition von CRM für das Milchunternehmen.

„CRM geht über das Marketing hinaus, denn es hat eine Vertriebskomponente und benötigt daher IT- und Datenunterstützung", so der Geschäftsführer. „Wir befinden uns auf dem Weg der [Integration von] Daten, wenn wir nicht über die Infrastruktur verfügen oder die Infrastruktur nur darauf aufbauen. Gleichzeitig schulen wir die Organisation auch darüber, wie sie in diese Denkweise hineinkommen kann."

Andererseits startete eine multinationale FMCG-Gruppe eine siebenjährige Reise zur Konsolidierung ihrer Datenplattformen. Laut dem IT- und Digital-Regionaldirektor des multinationalen Unternehmens besteht die Herausforderung nun darin, die Nutzung dieser Plattformen für Mitarbeiter und Kunden in Einklang zu bringen.

„Wir haben jetzt alles an einem Ort, und wir haben die Unterstützung der obersten Führungsebene, um alle manuellen Berichte abzuschaffen, was großartig ist", so der Regionaldirektor. „Wir haben aber auch erkannt, dass die Technologiefunktion und die BI-Funktion wachsen müssen, weil wir alles in der Mitte konsolidiert haben, denn es gibt ständig Veränderungen."

Die Führungskraft räumte auch ein, dass Kunden- und Mitarbeitererlebnisse die größten Herausforderungen darstellen:

„Sie müssen die Datenreise mitmachen, um die Plattformen zu nutzen und selbst Bürgerentwickler zu werden, anstatt jede einzelne Anfrage von den Daten- und IT-Teams bearbeiten zu lassen.“

Wo kann man Wert extrahieren

Laut Rackspace Technology VP of Public Cloud Data Services Banerjee gibt es bei der Lösung der Datenherausforderungen der Kunden keine einheitliche Lösung oder Strategie für alle, da jede Datenreise anders ist. Egal, ob es sich um die Einführung von Technologien, die Einstellung des Unternehmens oder um komplexe Herausforderungen handelt, oft kann ein kleines Datenprojekt die dringend benötigte organisatorische Unterstützung bieten. „Es kommt darauf an, ein wenig mehr darüber zu verstehen, was jeder erreichen will, und in manchen Fällen geht es nur darum, diese kurzfristigen Projekte zu entwickeln, die ihnen helfen, von A nach B zu kommen, damit ihr Team effektiv arbeiten kann", so Banerjee.

Für Shwetank Sheel, Director of Data Services Sales – APJ bei Rackspace Technology, sollten sich Unternehmen auf vier Schlüsselbereiche als Ausgangspunkt konzentrieren, um Mehrwert aus Kundendaten zu ziehen:

1. Produktinnovation – Wie können Sie auf der Grundlage der Telemetrie Ihre Produkte iterieren, um sie relevanter zu machen?
2. Betrieb – Wie optimieren Sie Ihren Betrieb, um Kosten zu senken?
3. Menschen – Wie erleichtern Sie Ihren Mitarbeitern den Umgang mit der Technologie?
4. Kontinuität — Mit welchen Strategien können Sie Datenprojekte zu einem Teil eines kontinuierlichen Geschäftsprozesses machen und nicht zu einem einzelnen Ereignis?

Eine der Strategien, mit denen diese vier Bereiche erschlossen werden können, ist laut Sheel Datenkompetenz. „In Bezug auf die Datenkompetenz müssen wir die Mitarbeiter schulen und sie befähigen, sei es bei der Skalierung oder einfach nur bei der Bereitstellung eines sicheren Raums, in dem sie Dinge ausprobieren können", sagte er. „Wir müssen sie in die Lage versetzen, innovativ zu sein, anstatt dass Menschen ihre Zeit mit weniger wertvollen Aufgaben verbringen.“

Datenstrategie für den Gewinn

Technologie ist ein Segen für Unternehmen, da sie Prozesse rationalisiert, Informationen aufbaut und neue Einnahmequellen schafft. Allerdings können sich Unternehmen ohne eine klare Datenstrategie übermäßig auf solche Technologien verlassen. Inzwischen hat die Technologie den Unternehmen auch eine einfachere Ende-zu-Ende-Planung ermöglicht, eine Funktion, die sich während der Pandemie weitgehend bewährt hat, so Mathur. „Während der COVID-19-Pandemie wurden Angebot und Nachfrage immer weniger vorhersehbar“, erinnerte er sich. „Die Technologie ermöglichte es uns, Nachfrageprognosen zu erstellen, die Versorgung zu planen, die Lagerbestände zu verwalten und die Märkte zu beliefern. Bevor es COVID-19 gab, konnten solche Dinge auf der Grundlage des Bauchgefühls gesteuert werden, und Führungskräfte und Manager taten dies auch. All dies wurde plötzlich destabilisiert.“

Darüber hinaus hat die Datentransformation bei Kellogg's die Strategie des Unternehmens in Bezug auf Marketingaktivitäten wie Preisgestaltung und Werbeaktionen sowie auf der Produktionsseite beeinflusst.

„In der Fertigung gibt es viele Möglichkeiten, Maschinen miteinander zu verbinden und diese Daten zu nutzen, um Stillstandszeiten und Wartungsarbeiten zu verstehen", so Mathur. „Wir haben die Verschwendung reduziert und unseren Energieverbrauch verbessert. Es gibt etwa sechs oder sieben Schwerpunktbereiche, an denen wir derzeit arbeiten, um unsere SmartFactory-Vision zu verwirklichen.“

Mathur erkannte auch den Trend in Organisationen zu verbesserten Vorhersage- und Verordnungsfähigkeiten und die vielversprechenden Anwendungsfälle für Low-Code- und No-Code-Lösungen.

Sheel von Rackspace Technology betonte unterdessen die Bedeutung der Datensicherheit, da die Zahl der Datenanwendungsfälle zunimmt, nicht nur zum Schutz des Unternehmens, sondern auch der Privatsphäre seiner Kunden.

Da Daten immer allgegenwärtiger werden, rückt die Bedeutung der Sicherheit als Teil des gesamten Datenmanagements in der Cloud in den Vordergrund.

„Sicherheit wird zum Herz und zur Seele von Datenprojekten, weil man KI-Modelle nicht mit Dummy-Daten trainieren oder Entscheidungen mit Dummy-Daten treffen kann, die nicht aus der Produktion stammen", so Sheel. „Es ist wichtig, Produktionsdaten sicher zu nutzen.“

Dieser Beitrag wurde mit Amazon Web Services (AWS) Sponsoring erstellt.