Kurz gesagt:

  • Warum das wichtig ist: data ein kostspieliges Hindernis: Führungskräfte sind überzeugt, dass sie die täglichen Entscheidungen beeinträchtigen, und fragmentierte data jährlich data in Höhe von 3,1 Billionen US-Dollar – gerade jetzt, wo die Ausgabenfür Retail-Mediabis 2026 auf140 Milliarden US-Dollar ansteigen werden. Nur durch Zusammenarbeit lässt sich dieser Wert erschließen.
  • Was den Erfolg ausmacht: Der Erfolg data zwischen Einzelhändlern und der Industrie beruht auf zwei Säulen:einer reibungslosen Systemintegrationundstrengen Regeln data(die häufig in datenschutzsicheren „Clean Rooms“ durchgesetzt werden). Ohne diese Faktoren data isolierte Tools, geringes Vertrauen und unübersichtliche data die Zusammenarbeit auf der Stelle tritt.
  • Was es leistet: Pilotprojekte in der Praxis zeigen bereits die Vorteile: Cdiscount & Mattel erzielten einen ROAS von +600 %, Carrefour Links steigerte den Umsatzfür Magnum um +18 %und ADEOreduziertedata um 35 %, während AI , diese Erfolge zu skalieren, da derAI bis 2030 auf 40 Milliarden US-Dollar anwachsen wird.

Silos aufbrechen: Warum gemeinsame data der nächste Wettbewerbsvorteil im Einzelhandel data

Der Einzelhandel befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, dadie Kunden höhere Erwartungen haben, der Wettbewerb zunimmt und Unternehmen nachintelligenteren Arbeitsweisen suchen. Data sind zum Rückgrat geworden, das Einzelhändlern hilft, die Wünsche der Kunden zu verstehen, Lagerbestände zu verwalten, Lieferketten zu verbessern und die richtigen Produkte anzubieten. Daher ist es unerlässlich, Entscheidungen auf der Grundlage von data Technologie zu treffen. Um erfolgreich zu sein, müssen Einzelhändler nicht nurihre eigenen data verwalten, sondern aucheng mit Partnern entlang der gesamten Wertschöpfungskette zusammenarbeiten.Die Auswirkungen sind klar:

  • Genauere Bedarfs- und Angebotsplanung: Durch den Austausch data Verkaufs- und data das Angebot besser an den tatsächlichen Bedarf anpassen, wodurch Überbestände und Lieferengpässe vermieden werden.
  • Schnellerer Warenumschlag: Dank eines transparenten Überblicks über die Produktleistung können Konsumgüterhersteller ihr Sortiment und den Nachschub optimieren und so den Einzelhändlern helfen, stets die richtigen Artikel im Regal zu haben.
  • Präzisere Positionierung: Ein Überblick über die Preiswettbewerbsfähigkeit und entsprechende Erkenntnisse können den RGM-Teams von Konsumgüterherstellern dabei helfen, gezielte Strategien zu entwickeln und gleichzeitig die Positionierung des Einzelhandels zu stärken.
  • Weniger Umsatzverluste: Leere Regale frustrieren die Kunden. Wenn Lieferanten in Echtzeit sehen, was fehlt, können sie schneller reagieren und den Warenfluss aufrechterhalten.
  • Weniger Abfall, höhere Margen: Durch die Vermeidung von Überbeständen lassen sich Lagerkosten einsparen und Kapitalbindungen vermeiden. Auch für die Nachhaltigkeit ist das ein Gewinn.
  • Mehr kundenorientierte Innovationen und Wachstum in den Produktkategorien: Durch das Verständnis des Kaufverhaltens bei verschiedenen Einzelhändlern können Konsumgüterhersteller ihre Marketing- und Innovationsstrategien maßschneidern und so sowohl die Forschung und Entwicklung als auch das Kategoriemanagement präziser steuern.
  • Intelligentere Entscheidungen auf jeder Ebene: Zuverlässige data fortschrittliche Analysen und AI , mit denen Prognosen automatisiert, Angebote personalisiert und Abläufe optimiert werden können.

Das Problem? Der Großteil dieser data nach wie vor in separaten Systemen eingeschlossen. Eine Umfrage der Harvard Business Review ergab, dass 84 % der Führungskräfte die negativen Auswirkungen von data  bei ihren täglichen Entscheidungen spüren, während der „2024 Connectivity Report“ von Salesforce zeigt, dass 81 % der IT-Führungskräfte angeben, dass diese Silos die Bemühungen um die digitale Transformation verlangsamen. Hinzu kommt die Schätzung von IDC, dass fragmentierte data der Weltwirtschaft jedes Jahr 3,1 Billionen US-Dollar data , und die Dringlichkeit wird deutlich: Solange Einzelhändler ihre Datensätze zu Kundenbindung, Lieferkette, Medien und Lieferanten nicht auf datenschutzsichere Weise miteinander verknüpfen können, werden sie weiterhin Umsatz und Kundenvertrauen verschenken.

Was genau versteht man unter Data im Einzelhandel?

Viele Unternehmen beziehen ihre wichtigsten data data (z. B. Neogrid und Nielsen) im Rahmen vonindividuellen data , bei denen es sich um formelle Verträge zwischen Unternehmen handelt, in denen die Bedingungen, Gründe und Modalitäten data festgelegt data .

Es hat sich jedoch ein neues Format herausgebildet:der data zwischen Industrie und Einzelhandel, bei demdie Daten weder ausgetauscht noch kopiert werden, sondern eine sichere Clean-Room-Technologie zum Einsatz kommt, die eine direkte Interaktion in einer geschützten Umgebung ermöglicht.

Clean Rooms sind sichere, datenschutzkonforme Umgebungen, in denen zwei oder mehr Parteien gemeinsame Datensätze analysieren können, ohne Rohdaten oder personenbezogene data offenzulegen. Sie fungieren als neutrale, regulierte Räume, die eine gemeinsame Planung, Auswertung und Umsetzung ermöglichen – und so die Zusammenarbeit fördern, während Vertraulichkeit und Compliance gewahrt bleiben.

Dieses neue Paradigma ist sowohl für Einzelhändler als auch für die Industrie vorteilhafter als herkömmliche data , da esdie Verwaltung zahlreicher Einzelvereinbarungen überflüssig macht, Reibungsverluste und den rechtlichen Aufwand verringert und die Vorbereitungszeitfür die Zusammenarbeit der Partnerverkürzt.

Beispiel 1:Ein Einzelhändler und einHersteller first-party Snackprodukten aus dem Konsumgüterbereich (CPG)führen ihredata data sowie ihre Kampagnenreichweiten andererseits sicher zusammen.Ohne data weiterzugeben,gewinnensieErkenntnissedarüber, welche Zielgruppen am besten auf Werbeaktionen im Laden im Vergleich zu Online-Aktionen reagieren oder wann Cross-Selling-Angebote besonders wirkungsvoll sind.Davon profitieren beide Seiten:Die Marke steigert ihren Umsatz und verbessert targeting ihrer targeting , währendder Einzelhändler sein Medienangebot erweitert und die gewonnenen Erkenntnisse monetarisiert.

Beispiel 2:Ein Einzelhändlerteiltnahezu in Echtzeit datazu Lagerengpässen und Umsatz mit,wodurch der Lieferantgenügend Einblickerhält, um seine Produktion und Logistik schnell anzupassen. data keine data , sondern nur die richtigen Informationen zur richtigen Zeit. Dadurchfinden die Kunden, was sie suchen,der Einzelhändler vermeidet Umsatzverluste und derLieferant arbeitet effizienter.

Data für den Einzelhandel

Sichere Data für Einzelhändler

Was passiert, wenn Einzelhändler und Partner data wirklich miteinander teilen?

Im heutigen Einzelhandelsumfeld hat sich data von einem „Nice-to-have“ zu einem„Must-have“ entwickelt, insbesondere imMarketing. Durch den Austausch von Erkenntnissen mit vertrauenswürdigen Partnern wie Marken und Marktplätzen können Einzelhändlerdas Kundenverhalten besser verstehen,personalisierte Erlebnisse bieten und neueUmsatzchancen erschließen. Angesichts des Aufstiegs von Retail Media ist data zu einem leistungsstarken Motor sowohl für Effizienz als auch für die Monetarisierung geworden.

Der weltweite Retail-Media-Marktwirdbis 2026 voraussichtlich ein Volumen von140 Milliarden US-Dollar erreichen. Seine Wirksamkeit beruht auf der Kombination wertvoller data von Einzelhändlern data Aktivierungsinstrumenten, wodurch Marken die ideale audience optimalen Zeitpunkt und auf der am besten geeigneten Plattform ansprechen können. Doch all dies funktioniert nicht ohne Zusammenarbeit: Einzelhändler und Marken müssen ihre Ansätze in Bezug auf data , Aktivierung und Messung aufeinander abstimmen, um Ergebnisse zu erzielen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Einzelhändler von data im Marketing profitieren:

Diese Beispiele zeigen, wie ein gut umgesetztes data einen Mehrwert bieten kann, der über die reine Marketingleistung hinausgeht. Es sorgt für eine engere Zusammenarbeit innerhalb des gesamten Ökosystems, beschleunigt die Umsetzung von Maßnahmen und eröffnet neue Wachstumschancen. Doch trotz dieser offensichtlichen Vorteile tun sich viele Einzelhändler nach wie vor schwer damit, diese Bemühungen team- und partnerübergreifend zu skalieren.

Das liegt daran, dass die Ausschöpfung des vollen Potenzials gemeinsam genutzter data von zwei wesentlichen Faktoren data :Interoperabilität und Governance. Die Systeme müssen nahtlos miteinander verbunden sein, und die data müssen sauber, konsistent und gut verwaltet sein. Ohne diese Grundlage kann selbst die fortschrittlichste Retail-Media-Strategie ihr volles Potenzial nicht ausschöpfen.

Von Silos zu Synergie: Wie Einzelhändler gemeinsame data gemeinsames Wachstum verwandeln

Trotz der offensichtlichen Vorteile des data haben viele Einzelhändler nach wie vor Schwierigkeiten, ihre Systeme und data miteinander data .Interoperabilität – also die Fähigkeit von Systemen, gemeinsame data auszutauschen und zu nutzen – ist oft das fehlende Glied in der Kette, wodurch Informationen in Silos gefangen bleiben.

Die Vernetzung von Systemen ist jedoch nur ein Teil des Ganzen. Damitgemeinsam genutzte datawirklich von Nutzen sind,müssen siesauber, konsistent und vertrauenswürdig sein. Hier kommtdata ins Spiel. Stellen Sie sich Governance als Regelwerk für gemeinsam genutzte data vor. Sie legt fest, wie data strukturiert data , wem sie gehören, wie auf sie zugegriffen werden kann und wie ihre Sicherheit gewährleistet wird. Wenn diese Grundlage solide ist, lassen sich Erkenntnisse schneller und zuverlässiger gewinnen.

Eine gute Unternehmensführung trägt zudem dazu bei,klare Zuständigkeiten festzulegen, was für den Ausbau der Zusammenarbeit in wachsenden Ökosystemen aus Lieferanten, Technologiepartnern und Marktplätzen unerlässlich ist. Wenn data jedoch data sensible Kunden- oder data , sind Datenschutz und Sicherheit nicht verhandelbar. Hier kommen Clean Rooms ins Spiel. Sie gewährleisten, dass data geschützt data , und ermöglichen gleichzeitig gemeinsame Planung, Kampagnenaktivierung und Messung.

Vereinfachte Reinraumarchitektur

Eine globale Sportmarke nutzte dieses Setup, um eine häufige Herausforderung zu lösen:zu verstehen, was tatsächlich die Konversionen über verschiedene Medienkanäle hinweg antreibt. Herkömmliche Tracking-Methoden reichten nicht aus. Durch den Einsatz einesClean Roomszursicheren Zusammenführung von Kampagnen- und data fanden sie heraus, was wirklich funktionierte, und optimierten ihre Ausgaben regionenübergreifend. Dies ist ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie Interoperabilität, Governance und Datenschutz zusammenwirken können, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Die Umsetzung in die Praxis ist jedoch nicht immer einfach. Wie können Unternehmen diese Prinzipien also in die Tat umsetzen?

Brücken bauen: Erfolgreiche Data im Bereich Data

Die Ausweitung data klingt auf dem Papier großartig, doch die Umsetzung stellt Einzelhändler vor erhebliche Herausforderungen. So können Unternehmen diese angehen:

  • Unkoordinierte Abläufe, Systeme und Teams: Marketing, Lieferkette und Vertrieb arbeiten oft isoliert voneinander, was es erschwert, einen umfassenden Überblick über die Abläufe zu gewinnen. Wenn externe Partner unterschiedliche Tools und Formate verwenden, nimmt diese Komplexität noch weiter zu. Um dieses Problem zu beheben, sollten Unternehmen ingemeinsame data ,funktionsübergreifende Teams undIntegrationswerkzeugeinvestieren, die eine gemeinsame Sprache sprechen, um Lücken zu schließen und Ziele aufeinander abzustimmen.
  • Mangelndes Vertrauen in einem wettbewerbsorientierten Umfeld: Unternehmensind naturgemäß zurückhaltend, wenn es um dataenaustausch geht, selbst wenn eine Zusammenarbeit zu besseren Ergebnissen führen könnte. Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO erfordern diese Vorsicht, schaffen aber auch rechtliche und technische Hürden, die den Prozess verlangsamen.Sichere Umgebungenwie data Rooms“ undklare Governance-Richtlinienhelfen Partnern dabei, zusammenzuarbeiten, ohne dass sensible Informationen nach außen gelangen.
  • Mangelhafte data und uneinheitliche Standards: UneinheitlicheFormate, veraltete Informationen und das Fehlen klarer Standards führen zu Verwirrung und Ineffizienz. Wenn Teams ihren data nicht vertrauen können, verlangsamt sich die Entscheidungsfindung oder führt – schlimmer noch – zu Fehlentscheidungen. Einzelhändler sollten damit beginnen,interne Standardsfestzulegen undihre data der Quelle zu bereinigen. Gemeinsame data und vereinbarte Schemata machen die gemeinsame Analyse reibungsloser und wesentlich zuverlässiger.
  • Der Druck, schnelle Erfolge vorzuweisen: Angesichts data zunehmender Komplexität verlieren viele Initiativen an Schwung, bevor sie sich flächendeckend durchsetzen können. Indem sie mit„Minimum Viable Products“ (MVPs)beginnen, die konkrete geschäftliche Probleme lösen, können Teams schnell den Mehrwert unter Beweis stellen und unternehmensweit Dynamik aufbauen.

Durch die Schaffung einer soliden Grundlage, gestützt auf solideUnternehmensführungundsichere Umgebungen für den Datenaustausch, können Einzelhändler greifbare und messbare Vorteile erzielen. Und die Wirkung dieser Bemühungen nimmt exponentiell zu, wenn sie mitfortschrittlichen Technologien kombiniert werden.

AI , die die Zukunft der Data im Bereich Data gestalten

Der weltweite Markt artificial intelligence Einzelhandelwird voraussichtlich einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,0 % von 2025 bis 2030 wachsen und bis 2030 einen Wert von 40,74 Milliarden US-Dollar erreichen. AI, generative AI GenAI) und agentische AI nicht mehr nur Schlagworte, sondern leistungsstarke Wegbereiter für data intelligentere, schnellere und sicherere data . Für Einzelhändler bieten diese Technologien neue Möglichkeiten, Abläufe zu optimieren, teamübergreifende Einblicke zu gewinnen und effektive Partnerschaften zu fördern. Von der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben über die Erstellung von Inhalten bis hin zu Entscheidungen in Echtzeit helfen fortschrittliche AI Unternehmen dabei, historische Hindernisse data zu überwinden.

Ein gutes Beispiel dafür, wie man AI sinnvoll einsetzen kann, AI der Fall von ADEO-Gruppe, der Muttergesellschaft von Leroy Merlin. Angesichts unübersichtlicher, inkonsistenter data verschiedenen Lieferanten setzte ADEO AI ein, AI diese Probleme zu lösen, und erzielte beeindruckende Ergebnisse:

  • Eine Genauigkeit von über 96 % bei 63 % der Produkte durch den Einsatz von AI Klassifizierung und Anreicherung data 3.600 Kategorien und 85.000 Attributen, wodurch verstreute Lieferanteninformationen zu einer zuverlässigen Informationsquelle werden.
  • 35 % weniger Fehler in den Produktinformationen, wodurch manuelle Korrekturen reduziert werden und eine schnellere Abstimmung zwischen Lieferanten, zentralen Teams und digitalen Kanälen ermöglicht wird.
  • Eine beschleunigte interne Einführung dank eines intelligenten MVP-Ansatzes, der den Teams half, sich auf die neuen Tools einzulassen und sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.
  • Konkreter geschäftlicher Nutzen durch verbesserte Zusammenarbeit, eine stärkere Abstimmung mit den Lieferanten und zuverlässigere data schnellere und bessere Entscheidungen data .

Ein weiteres Beispiel stammt aus Brasilien, wo Nestlé eine AI Plattform namens SISO (Sell-In Sell-Out) entwickelt hat, umdie Zusammenarbeit mit großen Lebensmitteleinzelhändlern zu unterstützen. Durch die Verknüpfung von Sell-in- und data AI data ermöglichte Nestléeine bessere Nachfrageprognose,eine Optimierung der Logistik undreduzierte Lagerengpässe um bis zu 35 %. Dies zeigt, wie AI eine schnellere, sicherere und effektivere Zusammenarbeit in großem Maßstab ermöglichen AI .

Was dieses Modell besonders leistungsstark macht, ist seine Skalierbarkeit. Sobald die Grundlagen geschaffen sind – alsoeine guteUnternehmensführung,interoperable Systemeundvertrauenswürdige data –, können AI die Zusammenarbeit zwischen den Partnern ausweiten, indemsie Arbeitsabläufe,die Kampagnenüberwachung oderProduktempfehlungen auf der Grundlage gemeinsamer dataautomatisieren.

Einzelhändler, die AI ihre Strategien zur Zusammenarbeit integrieren, profitieren vonreibungsloseren Abläufen,schnelleren Reaktionen undintelligenteren Entscheidungen, wodurchdata zu einem Motor für gemeinsames Wachstum wird.

Über das One-to-One hinaus: Aufbau des Data der Zukunft im Einzelhandel

Letztendlich ist die Abhängigkeit von data direkten data zwischen Einzelhändlern und Lieferanten über isolierte Verträge oder manuelle Weitergabe ein begrenztes Modell, das oft zu Ineffizienzen und verpassten Chancen für beide Seiten führt. Der wahre Mehrwert liegt im Aufbau vernetzter Ökosysteme, in denen hochwertige data sicher und in großem Umfang über Kooperationsplattformen wie Clean Rooms data . Dieses Modell bietet eine Reihe von Vorteilen:

  • Datenschutzorientiertes Teilen: Gewährleistet den Schutz sensibler Informationen durch klare Regeln und Kontrollmechanismen.
  • Skalierbarkeit: Eine einzige Verbindung ermöglicht die Zusammenarbeit mit mehreren Partnern, anstatt jede Integration einzeln durchführen zu müssen.
  • Schnellere, intelligentere Entscheidungen: Gemeinsame Erkenntnisse führen zu targeting präziseren targeting, einer besseren Bestandsverwaltung und einer dynamischen Preisgestaltung.
  • Geschäftliche Vorteile: Einzelhändler können data verwerten und so durch Medien und Analysen neue Einnahmequellen erschließen.
  • Stärkere Partnerschaften: Einzelhändler und Lieferanten entwickeln ihre Beziehungen von rein geschäftlicher zu strategischer Ebene weiter und schaffen gemeinsam langfristigen Mehrwert.

Es geht nicht nur darum, den Umgang data , sondern darum,die Zukunftder Funktionsweise und des Wachstums des Einzelhandelsökosystemsmitzugestalten. Einzelhändler, die data als Kernkompetenz – und nicht nur als Projekt – betrachten, sind am besten aufgestellt, um in einer zunehmend AI und kundenorientierten Landschaft eine Führungsrolle zu übernehmen.

Referenzen