Für Omnichannel-Ansätze müssen Einzelhändler ihr Datenmanagement modernisieren, erklärt Laurence James, Product & Solutions Marketing Manager bei NetApp. Digitale Konvergenz schafft die Voraussetzung für den Einsatz künstlicher Intelligenz.
Den Umsatz an den Aktionstagen im Weihnachtsgeschäft schätzt der Handelsverband Deutschland (HDE) auf 3,1 Milliarden Euro. Das Weihnachtsgeschäft bilanzierte der HDE 2018 mit 99,4 Milliarden Euro (18,9 Prozent des Gesamtumsatzes im Einzelhandel) und für 2019 mit 102,4 Milliarden Euro. Heruntergebrochen werden die Verbraucher nach einer Statista-Prognose 2019 durchschnittlich 281 Euro ausgeben, wovon Fachgeschäfte und Fachmärkte mehr als ein Drittel (etwa 92 Euro) für sich verbucht haben dürften. Das entspräche einem Plus von 22 Prozent gegenüber dem Vorjahr.
Die Symbiose von On- und Offline-Handel
Der Online-Handel punktet im Wettbewerb um die Verbrauchergunst durch bequemen Lieferservice nach Hause, den schnellen Preisvergleich und die Angebotsvielfalt. Der stationäre Handel hält mit seinen Stärken in der Beratung, im Kundendienst und dem Mitnahmeeffekt der Ware dagegen. „Das Online-Shopping hat eine Disruption im Handel ausgelöst, deren Fortsetzung wir nun in den ersten Omnichannel-Ansätzen erleben“, erklärt Laurence James, Product & Solutions Marketing Manager bei NetApp.
Der Omnichannel-Einzelhandel führt das Kundenerlebnis (Customer Experience) online und im Laden zusammen. So können sich die „Einkaufsreisen“ nahtlos zwischen Online-Shops, Social Media, gezielter Werbung, mobilen Apps und stationären Einzelhandelsgeschäften bewegen. Experten sehen Omnichannel als eine Maßnahme, sich gegen knappe Margen sowie sinkende Kundenfrequenz zu wappnen. Den Symbioseeffekt von On- und Offline-Handel beziffert eine ICSC-Studie für den US-amerikanischen Markt: Demnach geben Kunden zusätzlich durchschnittlich 167 US-Dollar online aus, nachdem sie zuvor 100 US-Dollar im Geschäft vor Ort für Waren bezahlt haben.
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Modernisieren von IT und Datenmanagement
„Die traditionellen Einzelhändler, die den Handlungsbedarf erkennen, verlagern ihre IT-Infrastrukturen nach und nach in die Cloud“, berichtet James. „So können sie bei schwankender Nachfrage skalieren.“ Wie sich die IT modernisieren und zugleich ein effizientes Datenmanagement aufbauen lässt, zeigt das Beispiel Tavria V. Das ukrainische Unternehmen betreibt Einkaufszentren und Supermärkte, die über 60.000 Produktlinien anbieten. Dutzende von geschäftskritischen Anwendungen stellen hohe Daten-I/O-Anforderungen. Ansatzpunkte bildeten die Virtualisierung dieser Anwendungen in einer Private Cloud, der Umstieg auf All-Flash-Speicher von NetApp und die damit verbundene Daten-Deduplizierung. „In Summe reduzierte sich das Datenvolumen so auf ein Achtel“, erinnert sich James. „Die installierte NetApp SolidFire Storage-Lösung befähigt zum Anwenden von Quality-of-Service Profilen, was sich in höherer Stabilität und schnellerem Datenzugriff äußert. Mit seiner neuen Scale-Out-Architektur kann Tavria V nun die künftige Expansion kalkulieren.“
Generell müssten die IT-Systeme von Einzelhandelsunternehmen eine Ware in der Produktion, die Produktseite in ihrem E-Commerce-Shop und das Produktfoto in einer Online-Werbung als ein und dasselbe Produkt verstehen. Der Weg dahin führt über das Optimieren der Stammdaten. Zudem sollte ihr Fokus auf dem Vereinheitlichen doppelter Daten, dem Rationalisieren der Datenbankstrukturen und im Aufbrechen von Informationssilos liegen. Aus dieser Situation ergibt sich laut James folgendes Vorgehen: „Zuerst führt ein Unternehmen seine Daten zusammen. Im nächsten Schritt steht die Integration von Offline- und Online-Kanälen an. Die daraus resultierende digitale Konvergenz schafft die Basis für den Einsatz Künstlicher Intelligenz.“
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Künstliche Intelligenz geht über Personalisierung hinaus
Im ersten Schritt wird Künstliche Intelligenz das Einkaufen weiter personalisieren. Im Online-Shopping funktioniert das Upselling nach dem Motto „andere Kunden kauften auch“. Analog lassen sich auch Daten aus dem stationären Handel erheben, analysieren und anwenden: von der Anzahl der Kunden, die einen Laden besuchen, über den Weg, den sie im Shop zurücklegen, bis hin zur Interaktion mit verschiedenen Produktlinien. „In die Auswertung lassen sich externe Faktoren einbinden, die das Einkaufsverhalten beeinflussen“, erläutert James. „Darunter fallen beispielsweise Wetter- oder Sportereignisse sowie kulturelle Trends oder Faktoren, die sich auf bestimmte Käufergruppen oder den Standort eines Ladens beziehen.“ Analytik auf Basis Künstlicher Intelligenz führe schließlich zu ursachenbasierten Einkaufsvorhersagen wie „Menschen kaufen y wegen x“. So spreche ein Produkt, das einen geringen Transportweg zurücklegt oder in der Region hergestellt wird, Verbraucher an, denen das Verringern der CO2-Emissionen wichtig ist. Künstliche Intelligenz befähige Unternehmen zu einer derart gezielten Kundenansprache.
Einkauf im Laden und Online-Shopping nähern sich an
Sechs von zehn Einzelhändlern haben ihren Service im Laden deutlich verändert, um Kunden eine nahtlose und kanalübergreifende Kommunikation zu ermöglichen. Zu diesem Zwischenstand kommt eine Bitkom-Erhebung. „Im Nutzen digital konvergenter Daten sowie Kanäle liegt die Zukunft des Einzelhandels“, berichtet James. „Im Zuge dessen werden sich zwei Effekte einstellen. Zum einen wird sich der Omnichannel-Einzelhandel etablieren, der Künstliche Intelligenz nutzt. Anderseits ist davon auszugehen, dass sich der Einkauf im Laden und das Online-Shopping weiter annähern.“ Bereits jetzt liefere der Einzelhandel Anschauungsunterricht für andere Branchen wie den Finanz-, Medizin- und Verkehrssektor. Auch dort stelle sich die Frage, wie sich der Zugriff auf kontextbezogene Erkenntnisse über die Bedürfnisse von Personen auswirken wird. Jürgen Frisch
