TL,DR:

  • Warum es wichtig ist:Silo data ist ein kostspieliger Hemmschuh: Führungskräfte sind überzeugt, dass es die täglichen Entscheidungen behindert und das fragmentierte data blutet US $3.1 Billionen pro Jahr, genau wie retail-media verbringen Rennen in Richtung US $140 Milliarden bis 2026.Die Zusammenarbeit ist der einzige Weg, diesen Wert zu erschließen.
  • Was es zum Funktionieren bringt:Der Erfolg der data-Zusammenarbeit zwischen Einzelhändlern und Industrie beruht auf zwei Säulen: reibungslose Systemintegration und starke data-Regelungen (die oft in datenschutzsicheren Reinräumen durchgesetzt werden). Ohne sie bleibt die Zusammenarbeit im ersten Gang stecken, weil die Werkzeuge nicht miteinander verbunden sind, das Vertrauen gering ist und die data unordentlich ist.
  • Was es liefert:Pilotprojekte in der realen Welt zeigen bereits den Aufwärtstrend: Cdiscount & Mattel erzielten +600 % ROAS, Carrefour Links fuhr +18 % Einnahmen für Magnum, und ADEO Produkt schneiden-data Fehler 35 %, während KI verspricht, diese Gewinne zu skalieren, da der Einzelhandels-AI-Markt sich für US $40 Milliarden bis 2030.

Die Silos durchbrechen: Warum die gemeinsame Nutzung von data der nächste Wettbewerbsvorteil für den Einzelhandel ist

Der Einzelhandel befindet sich in einem großen Wandel Kunden erwarten mehr, der Wettbewerb wächst, und Unternehmen versuchen intelligenter arbeiten. Data ist zum Rückgrat geworden, das Einzelhändlern dabei hilft, die Wünsche der Kunden zu verstehen, Bestände zu verwalten, Lieferketten zu verbessern und die richtigen Produkte anzubieten. Daher ist der Einsatz von data und Technologie zur Entscheidungsfindung unerlässlich. Um erfolgreich zu sein, müssen Einzelhändler nicht nur ihr eigenes data gut verwalten sondern auch eng mit Partnern in der gesamten Wertschöpfungskette zusammenarbeiten. Die Auswirkungen sind klar:

  • Genauere Planung von Nachfrage und Angebot: Die gemeinsame Nutzung von Verkäufen und Lagerbeständen data hilft dabei, das Angebot an die tatsächliche Nachfrage anzupassen und Überbestände und Fehlbestände zu reduzieren.
  • Schnellerer Lagerumschlag: Mit einem Einblick in die Produktleistung können Konsumgüterhersteller ihr Sortiment und den Nachschub optimieren und den Einzelhändlern helfen, die richtigen Artikel im Regal zu haben.
  • Präzisere Positionierung: Eine Vision der preislichen Wettbewerbsfähigkeit und Einblicke können den RGM-Teams der CPGs helfen, gezielte Strategien zu definieren, während sie die Positionierung des Einzelhandels stärken.
  • Weniger Umsatzeinbußen: Leere Regale frustrieren die Kunden. Wenn die Lieferanten in Echtzeit sehen, was fehlt, können sie schneller reagieren und die Bestände im Fluss halten.
  • Weniger Abfall, bessere Margen: Die Vermeidung von Überbeständen spart Lagerhaltungskosten und verhindert die Bindung von Kapital. Das ist auch ein Gewinn für die Nachhaltigkeit.
  • Mehr kundenorientierte Innovation und Wachstum in den Kategorien: Durch das Verständnis des Käuferverhaltens bei verschiedenen Einzelhändlern können Konsumgüterhersteller ihre Marketing- und Innovationsstrategien anpassen und sowohl die Forschung und Entwicklung als auch das Category Management präziser beeinflussen.
  • Klügere Entscheidungen auf jeder Ebene: Das zuverlässige data treibt fortschrittliche Analysen und KI-Modelle an, die Prognosen automatisieren, Angebote personalisieren und Abläufe rationalisieren können.

Das Problem? Das meiste von diesem data ist immer noch in separaten Systemen eingeschlossen. Eine Umfrage der Harvard Business Review ergab, dass 84 % der Führungskräfte spüren die negativen Auswirkungen von data Silos auf alltägliche Entscheidungen, während der Connectivity Report 2024 von Salesforce zeigt 81 % der IT-Führungskräfte sagen, dass diese Silos die Bemühungen um die digitale Transformation bremsen. Hinzu kommt die Schätzung von IDC, dass die fragmentierte data der Weltwirtschaft jedes Jahr $3,1 Billionen US-Dollar entzieht., und die Dringlichkeit ist klar: Solange Einzelhändler nicht in der Lage sind, Kundenbindung, Lieferkette, Medien und Lieferanten datasets auf eine datenschutzfreundliche Weise miteinander zu verbinden, werden sie weiterhin Umsatz und Kundenvertrauen auf dem Tisch liegen lassen.

Was genau ist Data Collaboration, wenn wir uns die Einzelhandelsbranche ansehen?

Viele Unternehmen beziehen ihre wichtigsten Marktdaten von data-Anbietern (z.B. Neogrid und Nielsen), die die data Eins-zu-eins-Vereinbarungen zur gemeinsamen Nutzung von data, Das sind formelle Verträge zwischen Unternehmen, in denen die Bedingungen, Gründe und Konditionen für den Austausch von data festgelegt sind.

Es ist jedoch ein neues Format entstanden: das data zwischen Industrie und Handel teilen, ohne es auszutauschen oder zu kopieren, sondern tatsächlich mit einer sicheren Reinraumtechnologie, die eine direkte Interaktion in einer sicheren Umgebung ermöglicht.

Reinräume sind sichere, datenschutzkonforme Umgebungen, in denen zwei oder mehr Parteien kombinierte data-Sets analysieren können, ohne rohe oder persönlich identifizierbare data-Daten preiszugeben.. Sie fungieren als neutrale, geregelte Räume, die eine gemeinsame Planung, Messung und Aktivierung ermöglichen und die Zusammenarbeit unter Wahrung von Vertraulichkeit und Compliance ermöglichen.

Dieses neue Paradigma ist sowohl für Einzelhändler als auch für die Industrie vorteilhafter als herkömmliche data-Verträge, da es macht die Verwaltung mehrerer einmaliger Vereinbarungen überflüssig und reduziert Reibungsverluste, rechtlichen Aufwand und Einrichtungszeit für Partner, die zusammenarbeiten.

Beispiel 1: Ein Einzelhändler und ein CPG-Snackfood-Unternehmen Hersteller ihre first-party data und Verkäufe data von einer Seite und Kampagnenexposition von der anderen sicher kombinieren. Ohne gemeinsame Nutzung von raw data, sie Einblicke finden z.B. welche audiences am besten auf In-Store- und welche auf Online-Promotions reagieren oder wann Sie Cross-Sell-Angebote anbieten sollten. Beide Seiten würden profitieren: die Marke steigert ihren Umsatz und verbessert ihre targeting Präzision, während das Einzelhandelsunternehmen sein Medienangebot erweitert und Erkenntnisse monetarisiert.

Beispiel 2: Ein Einzelhändler Aktien nahezu in Echtzeit data auf Out-of-Stocks und Umsatz, dem Anbieter ausreichende Sichtbarkeit seine Produktion und Logistik schnell anzupassen. Sie brauchen kein rohes data, sondern nur die richtigen Updates zur richtigen Zeit. Das Ergebnis ist, Kunden finden, was sie suchen, der Einzelhändler vermeidet Umsatzeinbußen, und die Anbieter arbeitet effizienter.

Data Provider for Retailer

Secure Data Environment for Retailer

Was passiert, wenn Einzelhändler und Partner wirklich data teilen?

In der heutigen Einzelhandelsumgebung hat sich die data-Zusammenarbeit von einem Nice-to-have zu einem Muss man haben, besonders wenn es um Marketing. Der Austausch von Erkenntnissen mit vertrauenswürdigen Partnern, wie Marken und Marktplätzen, ermöglicht es Einzelhändlern, besser zu verstehen Kundenverhalten, liefern personalisierte Erlebnisse, und schalten Sie neue Einnahmemöglichkeiten. Mit dem Aufschwung der Einzelhandelsmedien hat sich die data-Zusammenarbeit zu einem leistungsstarken Motor für Effizienz und Monetarisierung entwickelt.

Der globale Markt für Einzelhandelsmedien wird voraussichtlich erreichen US $140 Milliarden bis 2026. Seine Effektivität beruht auf der Kombination der wertvollen first-party Shopper data der Einzelhändler mit Aktivierungs-Tools, die es den Marken ermöglichen, die idealen audience zum optimalen Zeitpunkt und auf der am besten geeigneten Plattform anzusprechen. Aber nichts davon funktioniert ohne Zusammenarbeit: Einzelhändler und Marken müssen ihre Ansätze zur gemeinsamen Nutzung, Aktivierung und Messung von data aufeinander abstimmen, um Ergebnisse zu erzielen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Einzelhändler von der data-Zusammenarbeit im Marketing profitieren:

  • Cdiscount & Mattel: Durch die Weitergabe von Shopper-Signalen in Echtzeit über die Clean-Room-Technologie (auf die wir später noch eingehen werden) ermöglichte Cdiscount Mattel die Anpassung von Kampagnen auf der Grundlage von Lagerbeständen, audience-Verhalten und Anzeigenleistung, was zu einem 600% Steigerung der Rendite der Werbeausgaben und bis zu 10 Euro mehr Umsatz pro investiertem Euro.
  • Carrefour Links: Über die Plattform Carrefour Links teilt das Unternehmen auf sichere Weise Kundeneinblicke mit Partnern wie Unilever, was nicht nur ein besseres Verständnis ihrer data ermöglicht, sondern auch zu einer erfolgreichen data-driven-Kampagne geführt hat, mit +18% Einnahmen für die Marke Magnum.

Diese Beispiele zeigen, wie eine gut implementierte gemeinsame Nutzung von data einen Wert schaffen kann, der über die reine Marketingleistung hinausgeht. Es schafft eine engere Zusammenarbeit im gesamten Ökosystem, erhöht die Handlungsgeschwindigkeit und öffnet neue Türen zum Wachstum. Aber trotz der eindeutigen Vorteile haben viele Einzelhändler immer noch Schwierigkeiten, diese Bemühungen über Teams und Partner hinweg zu skalieren.

Das liegt daran, dass der volle Wert der gemeinsamen Nutzung des data von zwei wichtigen Zutaten abhängt: Interoperabilität und Governance. Die Systeme müssen nahtlos ineinander übergehen, und die gemeinsam genutzten data müssen sauber, konsistent und gut verwaltet sein. Ohne diese Grundlage kann selbst die fortschrittlichste Medienstrategie für den Einzelhandel ihr volles Potenzial nicht entfalten.

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

Trotz der eindeutigen Vorteile der gemeinsamen Nutzung von data haben viele Einzelhändler immer noch Schwierigkeiten, ihre Systeme und data zusammenzuarbeiten. Interoperabilität, Die Fähigkeit der Systeme, gemeinsame data auszutauschen und zu nutzen, ist oft das fehlende Bindeglied, so dass die Informationen in Silos gefangen bleiben.

Aber die Verbindung von Systemen ist nur ein Teil der Gleichung. Für gemeinsam genutzt data um wirklich nützlich zu sein, muss es muss sauber, konsequent und vertrauenswürdig sein. Das ist der Grund data governance eintritt. Betrachten Sie Governance als das Regelwerk für gemeinsam genutzte data. Es legt fest, wie data strukturiert ist, wem es gehört, wie darauf zugegriffen werden kann und wie es sicher gehalten wird. Wenn diese Grundlage solide ist, werden Erkenntnisse schneller und zuverlässiger gewonnen.

Governance hilft auch bei der Definition klare Eigentumsverhältnisse, was für die Skalierung der Zusammenarbeit über wachsende Ökosysteme von Lieferanten, Technologiepartnern und Marktplätzen unerlässlich ist. Aber wenn es um sensible Daten von Kunden oder Kampagnen data geht, sind Datenschutz und Sicherheit nicht verhandelbar. Das ist der Punkt Reinräume ins Spiel kommen. Es stellt sicher, dass data geschützt bleibt und ermöglicht gleichzeitig die gemeinsame Planung, Aktivierung und Messung von Kampagnen.

Simplified Clean Room Architecture

Eine globale Sportmarke haben diese Einrichtung genutzt, um eine gemeinsame Herausforderung zu lösen: Verstehen, was die Konversionen über die verschiedenen Medienkanäle hinweg tatsächlich antreibt. Herkömmliche Tracking-Methoden reichten nicht aus. Durch den Einsatz eines Reinraum zu Kampagne und Konvertierung sicher kombinieren data, fanden sie heraus, was wirklich funktionierte und optimierten ihre Ausgaben in allen Regionen. Dies ist ein überzeugendes Beispiel dafür, wie Interoperabilität, Governance und Datenschutz zusammenwirken können, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Aber es ist nicht immer einfach, dies in die Praxis umzusetzen. Wie also können Unternehmen diese Prinzipien in die Tat umsetzen?

Brücken bauen: Wie die Data-Zusammenarbeit funktioniert

Die Skalierung der data-Zusammenarbeit klingt auf dem Papier großartig, aber die Umsetzung stellt Einzelhändler vor erhebliche Herausforderungen. Hier erfahren Sie, wie Unternehmen sie angehen können:

  • Entkoppelte Abläufe, Systeme und Teams: Marketing, Lieferkette und Vertrieb arbeiten oft für sich allein, was es schwierig macht, einen umfassenden Überblick über die Abläufe zu erhalten. Wenn externe Partner mit unterschiedlichen Tools und Formaten arbeiten, wird diese Komplexität noch größer. Um dies zu beheben, sollten Unternehmen investieren in gemeinsame data Modelle, funktionsübergreifende Teams, und Integrationswerkzeuge die eine gemeinsame Sprache sprechen, um Klüfte zu überbrücken und Ziele abzustimmen.
  • Mangelndes Vertrauen in einem wettbewerbsorientierten Umfeld: Unternehmen sind natürlich vorsichtig, wenn es um die gemeinsame Nutzung von data geht, selbst wenn die Zusammenarbeit zu besseren Ergebnissen führen könnte. Datenschutzbestimmungen wie die GDPR erfordern diese Vorsicht, aber sie bringen auch rechtliche und technische Hürden mit sich, die den Prozess verlangsamen. Sichere Umgebungen wie data Reinräume und klare Governance-Richtlinien helfen Partnern bei der Zusammenarbeit, ohne dass sensible Informationen nach außen dringen.
  • Schlechte data Qualität und inkonsistenter Standard: Inkonsistente Formate, veraltete Informationen und das Fehlen klarer Standards sorgen für Verwirrung und Ineffizienz. Wenn sich Teams nicht auf ihre data verlassen können, wird die Entscheidungsfindung langsamer oder, noch schlimmer, fehlinformiert. Einzelhändler sollten damit beginnen, Folgendes zu definieren interne Standards und ihre data an der Quelle reinigen. Gemeinsame data-Kategorien und vereinbarte Schemata machen die kombinierte Analyse reibungsloser und weitaus zuverlässiger.
  • Druck, schnelle Erfolge zu erzielen: Mit der Verbreitung von data und der zunehmenden Komplexität verlieren viele Initiativen an Kraft, bevor sie auf breiter Basis angenommen werden. Durch den Start mit Lebensfähigste Produkte (MVPs) die echte geschäftliche Fragen lösen, können Teams schnell ihren Wert unter Beweis stellen und eine Dynamik im gesamten Unternehmen aufbauen.

Durch die Schaffung einer starken Grundlage, angetrieben durch Governance und sichere gemeinsame Nutzung von Umgebungen, können Einzelhändler greifbare und messbare Vorteile erschließen. Und die Wirkung dieser Bemühungen wächst exponentiell, wenn sie in die fortschrittliche Technologien.

KI-Technologien prägen die Zukunft der Data-Zusammenarbeit

Die Globaler artificial intelligence-Markt im Einzelhandel wird ein Wachstum von eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 23,0% von 2025 bis 2030, die bis 2030 40,74 Milliarden US $ erreicht. KI, generative KI (GenAI) und agentenbasierte KI sind nicht mehr nur Schlagworte, sondern ermöglichen eine intelligentere, schnellere und sicherere data Zusammenarbeit. Für Einzelhändler bieten diese Technologien neue Möglichkeiten, Abläufe zu rationalisieren, teamübergreifende Erkenntnisse zu gewinnen und effektive Partnerschaften zu fördern. Von der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben über die Erstellung von Inhalten bis hin zur Entscheidungsfindung in Echtzeit - fortschrittliche KI-Tools helfen Unternehmen, historische Hindernisse bei der data-Zusammenarbeit zu überwinden.

Ein gutes Beispiel für den Einsatz von KI ist der Fall von ADEO-Gruppe, der Muttergesellschaft von Leroy Merlin. Angesichts der unübersichtlichen, inkonsistenten Produkte data, die von mehreren Lieferanten stammen, hat ADEO KI eingesetzt, um diese Probleme zu lösen, und dabei beeindruckende Ergebnisse erzielt:

  • Über 96% Präzision für 63% der Produkte, die KI zur Klassifizierung und Anreicherung von data-Produkten in 3.600 Kategorien und 85.000 Attributen einsetzt und so verstreute Lieferanteninformationen in eine zuverlässige Quelle der Wahrheit verwandelt.
  • 35% weniger Fehler in der Produktinformation, Dadurch werden manuelle Korrekturen reduziert und eine schnellere Koordination zwischen Lieferanten, zentralen Teams und digitalen Kanälen ermöglicht.
  • Beschleunigte interne Annahme, dank eines intelligenten MVP-Ansatzes, der den Teams half, die neuen Tools anzunehmen und sich auf die strategische Arbeit zu konzentrieren.
  • Greifbarer Geschäftswert, mit einer verbesserten Zusammenarbeit, einer stärkeren Ausrichtung der Lieferanten und einer zuverlässigeren data, die schnellere und bessere Entscheidungen ermöglicht.

Ein weiteres Beispiel kommt aus Brasilien, wo Nestlé eine eine KI-gestützte Plattform namens SISO (Sell-In Sell-Out) zur Unterstützung Zusammenarbeit mit großen Lebensmitteleinzelhändlern. Durch die Verbindung von Sell-in und Sell-out data durch KI und data Wissenschaft ermöglichte Nestlé bessere Nachfragevorhersage, Optimierung der Logistik, und reduzierte Lagerbestände um bis zu 35%. Dies zeigt, wie KI eine schnellere, sicherere und effektivere Zusammenarbeit im großen Maßstab ermöglichen kann.

Was dieses Modell besonders leistungsstark macht, ist seine Skalierbarkeit. Sobald die Grundlagen geschaffen sind, mit guten Governance, interoperable Systeme und vertrauenswürdig data, KI-Technologien können die Zusammenarbeit zwischen Partnern skalieren, indem sie Automatisierung von Arbeitsabläufen, Kampagnenüberwachung, oder Produktempfehlungen mit gemeinsamen data.

Einzelhändler, die KI in ihre Kooperationsstrategien einbinden, werden davon profitieren reibungslosere Abläufe, schnellere Antworten, und klügere Entscheidungen, wodurch data teilen ein Motor für kollektives Wachstum.

Mehr als One-to-One: Aufbau des Data-Ökosystems für den Einzelhandel der Zukunft

Letztendlich ist das Vertrauen in den data-Austausch zwischen Einzelhändlern und Lieferanten durch isolierte Verträge oder manuelle Weitergabe ein begrenztes Modell, das oft zu Ineffizienzen und verpassten Chancen für beide Seiten führt. Der wahre Wert liegt im Aufbau vernetzter Ökosysteme, in denen hochwertige data sicher und in großem Umfang über Kooperationsplattformen wie Reinräume fließen. Dieses Modell bringt eine Reihe von Vorteilen mit sich:

  • Datenschutz im Vordergrund: Sorgt für den Schutz sensibler Informationen mit klarer Steuerung und Kontrolle.
  • Skalierbarkeit: Eine einzige Verbindung ermöglicht die Zusammenarbeit mit mehreren Partnern, anstatt eine Integration nach der anderen zu wiederholen.
  • Schnellere, intelligentere Entscheidungen: Gemeinsame Erkenntnisse führen zu präziserem targeting, besserer Lagerverwaltung und dynamischer Preisgestaltung.
  • Kommerzieller Aufschwung: Einzelhändler können data verantwortungsvoll monetarisieren und durch Medien und Analysen neue Einnahmequellen erschließen.
  • Stärkere Partnerschaften: Einzelhändler und Lieferanten gehen von transaktionalen zu strategischen Beziehungen über und schaffen gemeinsam langfristige Werte.

Hier geht es nicht nur darum, data besser zu machen: es geht um Die Zukunft gestalten wie das Ökosystem des Einzelhandels funktioniert und wächst. Einzelhändler, die die data-Zusammenarbeit als Kernkompetenz und nicht nur als Projekt betrachten, werden am besten positioniert sein, um in einer zunehmend KI-gestützten und kundenzentrierten Landschaft die Führung zu übernehmen.

Referenzen