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Der 25. Mai 2018 – dieses Daten haben sich viele Handelsunternehmen rot im Kalender markiert, denn an diesem Tag tritt die neue EU Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Kraft. Dabei handelt es sich ganz allgemein formuliert um eine europaweite Harmonisierung der Datenschutzanforderungen. Der Umgang mit personenbezogenen Daten soll dadurch europaweit vereinheitlicht werden. Da die Anforderungen an den Datenschutz in Deutschland schon zuvor sehr hoch waren, scheint auf den ersten Blick keine besondere Brisanz in diesem Thema zu liegen. Wirft man allerdings einen Blick auf die neu festgelegten Bußgelder und Strafverfahren, wird das ganze Thema schon deutlich brisanter – bis zu 4% des Jahresumsatzes oder 20 Mio. Euro sind als Höchstwerte für Bußgelder möglich.

minubo ist als Commerce Intelligence Company und Dienstleister für Marken- und Handelsunternehmen ebenfalls von der neuen EU Datenschutz-Grundverordnung betroffen. Wie und in welchem Ausmaß möchten wir in diesem Blogartikel klären.

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Für datengetriebene Organisationen nimmt die Überwachung relevanter Geschäftskennzahlen und Prozesse eine wichtige Rolle ein. Es kostet allerdings sehr viel Zeit ein automatisiertes Alerting System zu konzipieren und technisch zu implementieren.

Mit dem minubo Heartbeat Feature ist das bereits Realität geworden – der In-App Insights-Stream analysiert die Daten und informiert proaktiv über negative aber auch positive Veränderungen relevanter Kennzahlen und Prozesse.

Dieses Feature ist schon seit anderthalb Jahren fester Bestandteil der minubo Commerce Intelligence Suite. Bislang waren die Alerts innerhalb des Features allerdings vordefiniert und standardisiert. Im Laufe der Zeit erhielten wir immer wieder Anfragen unserer Kunden zu individuellen bzw. situationsspezifischen Fragestellungen, welche mit den standardisierten Alerts nicht abgebildet werden konnten. Wir haben dieses Feedback gesammelt und darauf basierend an einer Erweiterung des minubo Heartbeat gearbeitet.

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Die Commerce Reporting Standard Initiative hat es sich zur Aufgabe gemacht, Marken- und Handelsunternehmen in die Lage zu versetzen, eine datengetriebene Organisationsstruktur aufzubauen. Denn noch immer verfügt kaum ein Handelsunternehmen über ein klar definiertes System an Kennzahlen, auf Basis dessen eine nachhaltige Reporting- und Analytics-Infrastruktur aufgebaut und letztendlich eine datengetriebene Arbeitskultur etabliert werden kann – genau hier setzt die Initiative gemeinsam mit ihrem Partner Project A an und arbeitet daran, diese Leerstelle mit einem Commerce Reporting Standard zu füllen.

Warum eine datengetriebene Organisationsstruktur gerade im Hinblick auf die heutigen Wettbewerbsbedingungen innerhalb der Handelsbranche ein absolutes Muss ist, darauf ist Anne Golombek, VP Marketing bei minubo und Initiatorin der Commerce Reporting Standard Initiative, bei ihrem Vortrag in der TrendArena der diesjährigen Internet World Expo eingegangen. Ihre Hypothese: Gute Handelskonzepte können trotz Amazon erfolgreich sein – das gilt nicht nur für Handelsunternehmen, die direkt mit Amazon konkurrieren, sondern auch für den Aufbau einer starken Marktposition im Allgemeinen.

Wie genau das aussehen kann und wie der Commerce Reporting Standard ganz konkret dabei hilft? Sehen Sich sich den kompletten Vortrag von Anne Golombek hier an.

Für den ein oder anderen steht hinter dem Thema „Commerce Reporting“ noch ein großes Fragezeichen. Im Kontext von Business Intelligence bzw. Commerce Intelligence verbirgt sich hinter diesem Begriff die systematische Zusammenstellung entscheidungs- und führungsrelevanter Informationen und ist damit zentraler Bestandteil einer datengetriebenen Arbeits- und Entscheidungskultur. Doch was genau klassifiziert sinnvolles und ausreichendes Commerce Reporting?

Im Rahmen des commercetalks Podcasts haben Martin Möllmann und Roman Zenner von commercetools mit minubo CEO Lennard Stoever zu diesem Thema gesprochen. Im Fokus des Gesprächs standen vor allem Fragestellungen zum Business Value von Commerce Intelligence und Commerce Reporting, die wichtigsten Aspekte bei der Implementierung einer Commerce Intelligence Lösung und auch die Frage nach den wichtigsten KPIs innerhalb eines solchen Reportings wurde gestellt. 

Weihnachten ist nicht nur die Zeit des Glühweins, des Plätzchenbackens und der dekorierten Innenstädte, sondern auch die Zeit, in der der Handel mehr denn je und sichtbarer denn je um jeden einzelnen Kunden kämpft. Ein probates Mittel scheint dabei jetzt wie vor zehn Jahren vor allem eins zu sein: Rabatte. Doch wo verläuft in diesem Kontext eigentlich die Grenze zwischen sinnvoller Akquise- aka. Überzeugungsstrategie und gefährlicher Margenverstümmelung? Wir werfen einen Blick darauf, welche Mittel Sie als Händler haben, das Zünglein an der Waage zugunsten des Ersteren ausschlagen zu lassen.

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Mehr Klarheit, bessere Verständlichkeit und Vollständigkeit – in den kommenden Wochen beginnen wir mit der Implementierung unseres grundlegend optimierten Datenmodells.

Die Herausforderungen an Commerce Intelligence haben sich in den vergangenen Jahren stark verändert. Und mit ihnen auch das minubo Datenmodell. Jetzt haben wir das Modell inhaltlich auf den neuesten Stand gebracht, um die analytischen Herausforderungen von Online und Omni-Channel Marken und Händlern perfekt abzudecken. Gleichzeitig konnten wir damit die Anwendung noch leichter und intuitiver machen.

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Wird in einschlägigen Fachmagazinen über datengetriebenes Arbeiten gesprochen, wird dabei in erster Linie das Enablement strategischer und operativer Rollen in den Konzernzentralen von Commerce-Organisationen thematisiert – Mitarbeiter, die tagtäglich in den Filialen arbeiten und dort die Ware an den Mann oder die Frau bringen, stehen dabei nicht im Fokus.

Tatsächlich werden datengetriebene Entscheidungen fast ausschließlich in den Managementabteilungen und Führungsetagen einer Commerce-Organisation getroffen. Die einzelnen Mitarbeiter in den Filialen allerdings, haben in der Regel keinen Zugang zu ihren Filialdaten. Das bedeutet: Filialmitarbeiter sind weder in der Lage datengetriebene Arbeits- und Entscheidungsprozesse zu etablieren, noch die Wechselwirkungen und Zusammenhänge innerhalb ihres Ladengeschäfts zu verstehen und die Performance ihrer Produkte direkt zu beobachten bzw. zu beeinflussen – bis heute! 

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Omni-Channel, Beacon-Technologie, Curated Shopping – in kaum einer Branche legt der Fortschritt ein so rasantes Tempo vor wie im Handel. Trotzdem fehlt noch immer ein elementarer Erfolgsbaustein: Ein klar definiertes System über Handelskennzahlen und -KPIs, die für eine datengetriebene Geschäftsoptimierung benötigt werden – insbesondere unter Berücksichtigung der neuen, sprich: digitalen bzw. digital unterstützten Geschäftsmodelle. Diese Leerstelle kriegen wir als auf den Handel spezialisierter BI-Anbieter natürlich besonders häufig zu spüren – genau wie auch Project A, die in der Betreuung ihrer Ventures mit ähnlichen Herausforderungen zu kämpfen haben. Genau deshalb haben wir uns zusammengetan und möchten diese Leerstelle mit Leben füllen!

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Der Begriff „datengetriebenes Arbeiten“ ist in aller Munde. Man wird von allen Seiten mit diesem Thema konfrontiert und immer und immer wieder auf die Bedeutung dieser strategischen Ausrichtung innerhalb einer Organisation aufmerksam gemacht.

Welche Bedeutung Daten für den Geschäftserfolg und das Unternehmenswachstum haben, ist mittlerweile in vielen Köpfen angekommen. Die unternehmerische Praxis auf der anderen Seite sieht wiederum ganz anders aus: Laut einer Studie von McKinsey aus dem Jahr 2016 nutzen tatsächlich nur sehr wenige Unternehmen das Potenzial und den Wert ihrer Daten gewinnbringend aus – obwohl das Thema schon so lange präsent ist. Diese Studie hat außerdem dargelegt, dass Daten und Analytics die Grundlagen des Wettbewerbs in der Handelsbranche verändern bzw. dass sie von unerlässlichem Wert für den Geschäftserfolg sind. Und dennoch hat sich eine datengetriebene Arbeitsweise bislang nur bei wenigen Commerce-Organisationen durchgesetzt. Wie kann das sein, wenn doch das Verständnis dafür bei so vielen Unternehmen bereits angekommen ist?

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„Omni-Channel“ ist von einem abstrakten Buzzword zu einer ernstzunehmenden Entwicklung gewachsen – Omni-Channel Commerce ist gekommen, um zu bleiben! Für viele Commerce-Organisation bedeutet das, sich jetzt im Detail mit den Prozessen und Inhalten zu beschäftigen, die dieses Thema mit sich bringen.

Mit dem Einzug des Omni-Channel-Begriffes in die Köpfe vieler strategischer, aber auch operativer Rollen in einer Commerce-Organisation, steigt auch das Bewusstsein dafür, seinen Blick schärfer auf die Kunden zu lenken. Vor allem im Omni-Channel-Kontext ist es wichtig zu verstehen, wie sich die eigenen Kunden zwischen und in den verschiedenen Kanälen verhalten, um ihnen kanalübergreifend ein intensives und individuelles Einkaufserlebnis bieten zu können. Doch oft haben Unternehmen gar nicht die Möglichkeit, diese Omni-Channel Customer Journey in irgendeiner Weise abzubilden – die dafür benötigten Informationen liegen in voneinander getrennten Datensilos eingeschlossen und sind nicht per se frei zugänglich.     

Doch die Fähigkeit, sich dieses Bild zu verschaffen, wird zum Dreh- und Angelpunkt, um vorhandenes Kaufpotenzial der Kunden vollständig erschließen zu können. Bislang hat es jedoch keine Lösung gegeben, welche die Journey der Kunden über alle Touchpoints und damit auch über alle Kanäle hinweg modelliert. Für Commerce-Organisationen ist es somit auch im Zeitalter des Omni-Channel immer noch schwierig, die Dynamiken zwischen den einzelnen Kanälen nutzbar zu machen.