Einzelhandel: Omnichannel und Big Data treiben die Digitalisierung im Einzelhandel voran
Das Ringen des Einzelhandels mit dem Internet währt schon zwanzig Jahre. Bei der Optimierung der Onlinekanäle zur Verbesserung der Shopper Journey wurden inzwischen beträchtliche Fortschritte erzielt. Mit dem weiteren Voranschreiten digitaler Technologien treten die Schwächen der Herangehensweisen des Einzelhandelssektors an die Onlinewelt jedoch immer deutlicher zutage. Wird der Bereich „Digitales“ im Wesentlichen als IT-Thema gesehen und demgemäß der Schwerpunkt zu stark auf Daten gesetzt, kann das Ertragspotenzial der Digitalisierung nicht voll erschlossen werden. Eine klare strategische Vision auf der Führungsebene dahingehend, auf welche Weise welche Produkte und Services bei welchen Kundengruppen monetarisiert werden sollen, sind ebenso wie speziell auf den Kundenstamm des jeweiligen Unternehmens abgestimmte Konzepte wesentliche Erfolgsfaktoren, an denen es im traditionellen Einzelhandel vielfach noch mangelt.
Erkenntnisse
Der Einzelhandel ist nicht begeistert davon, dass Onlinekanäle und rein digitale Player seine Geschäftsmodelle bedrohen und die Gewinnspannen zunichtemachen. Die Händler haben den Onlinehandel inzwischen jedoch widerwillig als einen Hygienefaktor akzeptiert, den sie anbieten müssen, um im Geschäft zu bleiben. In deutlich positiverem Licht erscheint mit „Big Data“ ein anderer Trend, den praktisch alle großen Player aufgreifen. Zielsetzung ist hier, die Kundenkommunikation zu verbessern und die Effektivität von Verkaufsförderung und Preismanagement zu erhöhen.
Die großen Erfolgsgeschichten sind jedoch bis dato ausgeblieben. Möglicherweise ist es noch zu früh für eine abschließende Beurteilung, aller Wahrscheinlichkeit nach liegt der Hauptgrund hierfür jedoch darin, dass Big-Data-Initiativen im Einzelhandel als IT-Thema gesehen werden. Der Schwerpunkt liegt vielfach auf dem technisch Machbaren statt auf dem geschäftlich Sinnvollen. Damit läuft man Gefahr, komplexe und datenlastige Prozesse und Lösungen zu schaffen, die für die Kunden keinerlei Relevanz besitzen. Viele Digitalisierungsbestrebungen fallen in diese Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen für Nischenprodukte, mit denen niemals genügend Datenpunkte für aussagekräftige Analysen generiert werden, Big-Data-basierte Segmentierung ohne jeden operativen Erkenntnisgewinn für die Sortimentierung oder die Ladengestaltung sowie dynamische Preisgestaltung mit digitalen Preisschildern nach der Trial-and-Error-Methode, mit der Gewinne in Millionenhöhe verbrannt werden.
Um von den Chancen der Digitalisierung zu profitieren, sollten die Akteure im Einzelhandel den Fokus wesentlich stärker auf ihre Kunden und deren spezifische Bedürfnisse richten. Konkreter bedeutet dies, die Customer Journey des Käufers oder den Vertriebsdialog gezielt auf den Kunden abzustimmen, statt Lösungen anderer Händler unreflektiert zu kopieren. Wenn die Kundschaft bevorzugt online einkauft und die Ware anschließend im Laden abholt (z. B. frische Lebensmittel, Abholgerichte), wird eine gute Click-and-Collect-Lösung benötigt. Wenn die Kunden sich hingegen im Geschäft vom Look and Feel der Produkte überzeugen wollen (z. B. bei Consumer-Elektronik und Mode), die Artikel aber anschließend nach Hause liefern lassen möchten, ist Click-and-Collect irrelevant – hier ist ein guter Prozess für die Lieferung bis zur Haustür erforderlich. Im Premiumsegment empfiehlt es sich, exklusive Shopping-Events für VIPs zu veranstalten, statt ein umfassendes Kommunikationskonzept zu kopieren, bei dem eine Flut von Newslettern an die Kunden verschickt wird. Last but not least: Services für Curated Shopping sind absolut sinnvoll, wenn ein hohes Involvement besteht und der Kunde Teil einer Community sein möchte – bei Reinigungsmitteln und Waschpulver ist dies eher weniger relevant. Hier ist eine Digitalisierung in Form von Kaufen-Buttons oder automatischen Einkaufserinnerungen sinnvoller.
Vorreiter der Digitalisierung
Anders als der traditionelle Einzelhandel (Lebensmittel und Non-Food) sind Retailbanken in puncto Digitalisierung ganz weit vorne. Sie bemühen sich intensiv um Online-Kundenbindung und haben begonnen, in neu gestalteten, individuellen Anmeldebereichen neue Produkte wie weitere Sparkonten, Handelskonten für Aktiengeschäfte und Pensionsfonds anzubieten. Das Portfolio wird unter Einbeziehung verhaltensökonomischer Erkenntnisse eher spielerisch präsentiert – so können Kunden beispielsweise beim Kauf weiterer Produkte ein „Warenkorb“-Puzzle komplettieren und dafür Punkte in einem Treueprogramm sammeln. Diese sogenannte Gamifizierung kann auch für den Einzelhandel funktionieren. Hierfür ist es notwendig, dass kundenindividuell relevante Themen und Warenkörbe erkannt und relevante Touchpoints für die Kundenansprache genutzt werden. Zahlreiche Einzelhändler verfügen bereits über ein Treueprogramm, mit dem große Datenmengen generiert werden – sie müssen diese Daten „nur“ intelligent nutzen und mit anderen digitalen Möglichkeiten kombinieren.
Expertenrat
Für den Einzelhandel gibt es kein universell anwendbares Konzept zur Optimierung der digitalen Kundenerfahrung. Hier drei wichtige Schritte in die richtige Richtung:
- Setzen Sie nicht auf das technisch Machbare, sondern auf das geschäftlich Sinnvolle. Dies gilt insbesondere für Neuentwicklungen und Geräte: intelligente Spiegel, Drive-by-Shopping und automatisierte Kassensysteme machen sich auf dem Papier möglicherweise hervorragend, sind jedoch kostspielig und bringen ohne wirtschaftlich realisierbare Monetarisierungsstrategie nicht den gewünschten ROI.
- Dreh- und Angelpunkt Ihrer Maßnahmen müssen die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden sein. Akzeptieren Sie, dass Ihre Kunden sich möglicherweise von den Kunden anderer Anbieter unterscheiden. Was bei anderen funktioniert, funktioniert nicht zwangsläufig auch bei Ihnen. Nutzen Sie Big Data und andere digitale Möglichkeiten, um das Angebot gezielt auf Ihre Kunden abzustimmen.
- Achten Sie darauf, dass die Datenorientiertheit oder gar Datenabhängigkeit nicht zu groß wird. Ohne gut durchdachte Strategie und klare Zielsetzungen gilt auch für Big-Data-Analysen das Prinzip „Garbage in, Garbage out“. Daten machen geschäftlichen Erfolg möglich – sie sind jedoch kein Garant dafür, dass dieser auch realisiert wird.
