{"id":835887,"date":"2025-08-05T09:20:59","date_gmt":"2025-08-05T08:20:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=835887"},"modified":"2025-09-29T10:37:59","modified_gmt":"2025-09-29T09:37:59","slug":"retails-future-powered-by-data-built-on-collaboration","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/retails-future-powered-by-data-built-on-collaboration\/","title":{"rendered":"Die Zukunft des Einzelhandels: Angetrieben von data, aufgebaut auf Zusammenarbeit"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\">TL,DR:<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Warum es wichtig ist<\/strong>:Silo data ist ein kostspieliger Hemmschuh: F\u00fchrungskr\u00e4fte sind \u00fcberzeugt, dass es die t\u00e4glichen Entscheidungen behindert und das fragmentierte data blutet\u00a0<strong>US $3.1 Billionen pro Jahr<\/strong>, genau wie\u00a0<strong>retail-media<\/strong>\u00a0verbringen Rennen in Richtung\u00a0<strong>US $140 Milliarden bis 2026<\/strong>.Die Zusammenarbeit ist der einzige Weg, diesen Wert zu erschlie\u00dfen.<\/li>\n<li><strong>Was es zum Funktionieren bringt<\/strong>:Der Erfolg der data-Zusammenarbeit zwischen Einzelh\u00e4ndlern und Industrie beruht auf zwei S\u00e4ulen:\u00a0<strong>reibungslose Systemintegration<\/strong>\u00a0und\u00a0<strong>starke data-Regelungen<\/strong>\u00a0(die oft in datenschutzsicheren Reinr\u00e4umen 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.<\/li>\n<li><b>Was es liefert<\/b>:Pilotprojekte in der realen Welt zeigen bereits den Aufw\u00e4rtstrend: Cdiscount &amp; Mattel erzielten +600 % ROAS, Carrefour Links fuhr\u00a0<b>+18 % Einnahmen<\/b>\u00a0f\u00fcr Magnum, und ADEO\u00a0<b>Produkt schneiden-data Fehler 35 %<\/b>, w\u00e4hrend KI verspricht, diese Gewinne zu skalieren, da der Einzelhandels-AI-Markt sich\u00a0<b>f\u00fcr US $40 Milliarden bis 2030<\/b>.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\">Die Silos durchbrechen: Warum die gemeinsame Nutzung von data der n\u00e4chste Wettbewerbsvorteil f\u00fcr den Einzelhandel ist<\/h2>\n<p>Der Einzelhandel befindet sich in einem gro\u00dfen Wandel\u00a0<b>Kunden erwarten mehr, der Wettbewerb w\u00e4chst<\/b>, und Unternehmen versuchen\u00a0<b>intelligenter arbeiten<\/b>.\u00a0<b>Data<\/b>\u00a0ist zum R\u00fcckgrat geworden, das Einzelh\u00e4ndlern dabei hilft, die W\u00fcnsche der Kunden zu verstehen, Best\u00e4nde zu verwalten, Lieferketten zu verbessern und die richtigen Produkte anzubieten. Daher ist der Einsatz von data und Technologie zur Entscheidungsfindung unerl\u00e4sslich. Um erfolgreich zu sein, m\u00fcssen Einzelh\u00e4ndler nicht nur\u00a0<b>ihr eigenes data gut verwalten<\/b>\u00a0sondern auch\u00a0<b>eng mit Partnern in der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette zusammenarbeiten<\/b>.\u00a0<b>Die Auswirkungen sind klar<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Genauere Planung von Nachfrage und Angebot<\/b>: Die gemeinsame Nutzung von Verk\u00e4ufen und Lagerbest\u00e4nden data hilft dabei, das Angebot an die tats\u00e4chliche Nachfrage anzupassen und \u00dcberbest\u00e4nde und Fehlbest\u00e4nde zu reduzieren.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Schnellerer Lagerumschlag<\/b>: Mit einem Einblick in die Produktleistung k\u00f6nnen Konsumg\u00fcterhersteller ihr Sortiment und den Nachschub optimieren und den Einzelh\u00e4ndlern helfen, die richtigen Artikel im Regal zu haben.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Pr\u00e4zisere Positionierung<\/b>: Eine Vision der preislichen Wettbewerbsf\u00e4higkeit und Einblicke k\u00f6nnen den RGM-Teams der CPGs helfen, gezielte Strategien zu definieren, w\u00e4hrend sie die Positionierung des Einzelhandels st\u00e4rken.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Weniger Umsatzeinbu\u00dfen<\/b>: Leere Regale frustrieren die Kunden. Wenn die Lieferanten in Echtzeit sehen, was fehlt, k\u00f6nnen sie schneller reagieren und die Best\u00e4nde im Fluss halten.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Weniger Abfall, bessere Margen<\/b>: Die Vermeidung von \u00dcberbest\u00e4nden spart Lagerhaltungskosten und verhindert die Bindung von Kapital. Das ist auch ein Gewinn f\u00fcr die Nachhaltigkeit.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Mehr kundenorientierte Innovation und Wachstum in den Kategorien<\/b>: Durch das Verst\u00e4ndnis des K\u00e4uferverhaltens bei verschiedenen Einzelh\u00e4ndlern k\u00f6nnen Konsumg\u00fcterhersteller ihre Marketing- und Innovationsstrategien anpassen und sowohl die Forschung und Entwicklung als auch das Category Management pr\u00e4ziser beeinflussen.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Kl\u00fcgere Entscheidungen auf jeder Ebene<\/b>: Das zuverl\u00e4ssige data treibt fortschrittliche Analysen und KI-Modelle an, die Prognosen automatisieren, Angebote personalisieren und Abl\u00e4ufe rationalisieren k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das Problem? Das meiste von diesem data ist immer noch in separaten Systemen eingeschlossen. Eine Umfrage der Harvard Business Review ergab, dass\u00a0<a href=\"https:\/\/www.digitalwavetechnology.com\/post\/breaking-down-data-silos-why-retailers-need-unified-data-to-stay-competitive\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b><u>84 % der F\u00fchrungskr\u00e4fte sp\u00fcren die negativen Auswirkungen von data Silos<\/u><\/b><\/a>\u00a0auf allt\u00e4gliche Entscheidungen, w\u00e4hrend der Connectivity Report 2024 von Salesforce zeigt\u00a0<a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/news\/stories\/connectivity-report-announcement-2024\/?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><u>81 % der IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte sagen, dass diese Silos die Bem\u00fchungen um die digitale Transformation bremsen<\/u><\/a>.\u00a0<a href=\"https:\/\/blogs.idc.com\/2024\/09\/11\/drowning-in-data-for-want-of-information-is-data-minimization-really-possible\/?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><u>Hinzu kommt die Sch\u00e4tzung von IDC, dass die fragmentierte data der Weltwirtschaft jedes Jahr $3,1 Billionen US-Dollar entzieht.<\/u><\/a>, und die Dringlichkeit ist klar: Solange Einzelh\u00e4ndler 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.<\/p>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\">Was genau ist Data Collaboration, wenn wir uns die Einzelhandelsbranche ansehen?<\/h2>\n<p>Viele Unternehmen beziehen ihre wichtigsten Marktdaten von data-Anbietern (z.B. Neogrid und Nielsen), die die data\u00a0<b>Eins-zu-eins-Vereinbarungen zur gemeinsamen Nutzung von data<\/b>, Das sind formelle Vertr\u00e4ge zwischen Unternehmen, in denen die Bedingungen, Gr\u00fcnde und Konditionen f\u00fcr den Austausch von data festgelegt sind.<\/p>\n<p>Es ist jedoch ein neues Format entstanden:\u00a0<b>das data zwischen Industrie und Handel teilen, ohne es auszutauschen oder zu kopieren<\/b>, sondern tats\u00e4chlich mit einer sicheren Reinraumtechnologie, die eine direkte Interaktion in einer sicheren Umgebung erm\u00f6glicht.<\/p>\n<p><b>Reinr\u00e4ume sind sichere, datenschutzkonforme Umgebungen, in denen zwei oder mehr Parteien kombinierte data-Sets analysieren k\u00f6nnen, ohne rohe oder pers\u00f6nlich identifizierbare data-Daten preiszugeben.<\/b>. Sie fungieren als neutrale, geregelte R\u00e4ume, die eine gemeinsame Planung, Messung und Aktivierung erm\u00f6glichen und die Zusammenarbeit unter Wahrung von Vertraulichkeit und Compliance erm\u00f6glichen.<\/p>\n<p>Dieses neue Paradigma ist sowohl f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler als auch f\u00fcr die Industrie vorteilhafter als herk\u00f6mmliche data-Vertr\u00e4ge, da es\u00a0<b>macht die Verwaltung mehrerer einmaliger Vereinbarungen \u00fcberfl\u00fcssig und reduziert Reibungsverluste, rechtlichen Aufwand und Einrichtungszeit<\/b>\u00a0f\u00fcr Partner, die zusammenarbeiten.<\/p>\n<p><b>Beispiel 1<\/b>:\u00a0<b>Ein Einzelh\u00e4ndler und ein CPG-Snackfood-Unternehmen<\/b>\u00a0Hersteller ihre first-party data und Verk\u00e4ufe data von einer Seite und Kampagnenexposition von der anderen sicher kombinieren.\u00a0<b>Ohne gemeinsame Nutzung von raw data<\/b>, sie\u00a0<b>Einblicke finden<\/b>\u00a0z.B. welche audiences am besten auf In-Store- und welche auf Online-Promotions reagieren oder wann Sie Cross-Sell-Angebote anbieten sollten.\u00a0<b>Beide Seiten w\u00fcrden profitieren<\/b>:\u00a0<b>die Marke steigert ihren Umsatz und verbessert ihre targeting Pr\u00e4zision<\/b>, w\u00e4hrend\u00a0<b>das Einzelhandelsunternehmen sein Medienangebot erweitert und Erkenntnisse monetarisiert<\/b>.<\/p>\n<p><b>Beispiel 2<\/b>:\u00a0<b>Ein Einzelh\u00e4ndler<\/b>\u00a0Aktien\u00a0<b>nahezu in Echtzeit data<\/b>\u00a0auf Out-of-Stocks und Umsatz,\u00a0<b>dem Anbieter<\/b>\u00a0ausreichende Sichtbarkeit\u00a0<b>seine Produktion und Logistik schnell anzupassen<\/b>. Sie brauchen kein rohes data, sondern nur die richtigen Updates zur richtigen Zeit. Das Ergebnis ist,\u00a0<b>Kunden finden, was sie suchen<\/b>,\u00a0<b>der Einzelh\u00e4ndler vermeidet Umsatzeinbu\u00dfen<\/b>, und die\u00a0<b>Anbieter arbeitet effizienter<\/b>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"img-responsive wp-image-840867 lazyautosizes lazyloaded aligncenter\" title=\"Data Anbieter f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer.jpg\" sizes=\"770px\" srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer-200x123.jpg 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer-400x245.jpg 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer-600x368.jpg 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer.jpg 800w\" alt=\"Data Provider for Retailer\" width=\"800\" height=\"490\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer.jpg\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer-200x123.jpg 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer-400x245.jpg 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer-600x368.jpg 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/data-provider-for-retailer.jpg 800w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 800px\" \/><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"img-responsive wp-image-840868 lazyautosizes lazyloaded aligncenter\" title=\"Sichere Data-Umgebung f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment.jpg\" sizes=\"770px\" srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment-200x101.jpg 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment-400x203.jpg 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment-600x304.jpg 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment.jpg 800w\" alt=\"Secure Data Environment for Retailer\" width=\"800\" height=\"405\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment.jpg\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment-200x101.jpg 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment-400x203.jpg 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment-600x304.jpg 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/secure-data-environment.jpg 800w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 800px\" \/><\/p>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\">Was passiert, wenn Einzelh\u00e4ndler und Partner wirklich data teilen?<\/h2>\n<p>In der heutigen Einzelhandelsumgebung hat sich die data-Zusammenarbeit von einem Nice-to-have zu einem\u00a0<b>Muss man haben<\/b>, besonders wenn es um\u00a0<b>Marketing<\/b>. Der Austausch von Erkenntnissen mit vertrauensw\u00fcrdigen Partnern, wie Marken und Marktpl\u00e4tzen, erm\u00f6glicht es Einzelh\u00e4ndlern, besser zu verstehen\u00a0<b>Kundenverhalten<\/b>, liefern\u00a0<b>personalisierte Erlebnisse<\/b>, und schalten Sie neue\u00a0<b>Einnahmem\u00f6glichkeiten<\/b>. Mit dem Aufschwung der Einzelhandelsmedien hat sich die data-Zusammenarbeit zu einem leistungsstarken Motor f\u00fcr Effizienz und Monetarisierung entwickelt.<\/p>\n<p><b>Der globale Markt f\u00fcr Einzelhandelsmedien<\/b>\u00a0wird voraussichtlich erreichen\u00a0<a href=\"https:\/\/www.bain.com\/insights\/no-more-easy-money-on-the-side-retail-media-enters-the-performance-era\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">US $140 Milliarden bis 2026<\/a>. Seine Effektivit\u00e4t beruht auf der Kombination der wertvollen first-party Shopper data der Einzelh\u00e4ndler mit Aktivierungs-Tools, die es den Marken erm\u00f6glichen, die idealen audience zum optimalen Zeitpunkt und auf der am besten geeigneten Plattform anzusprechen. Aber nichts davon funktioniert ohne Zusammenarbeit: Einzelh\u00e4ndler und Marken m\u00fcssen ihre Ans\u00e4tze zur gemeinsamen Nutzung, Aktivierung und Messung von data aufeinander abstimmen, um Ergebnisse zu erzielen. Hier sind einige Beispiele daf\u00fcr, wie Einzelh\u00e4ndler von der data-Zusammenarbeit im Marketing profitieren:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Cdiscount &amp; Mattel<\/b>: Durch die Weitergabe von Shopper-Signalen in Echtzeit \u00fcber die Clean-Room-Technologie (auf die wir sp\u00e4ter noch eingehen werden) erm\u00f6glichte Cdiscount Mattel die Anpassung von Kampagnen auf der Grundlage von Lagerbest\u00e4nden, audience-Verhalten und Anzeigenleistung, was zu einem\u00a0<a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Data-and-AI-for-Retail-Artefact-Report-2024.pdf\" data-lf-fd-inspected-lynor8xylk57wqjz=\"true\"><b><u>600% Steigerung der Rendite der Werbeausgaben und bis zu 10 Euro mehr Umsatz pro investiertem Euro.<br \/>\n<\/u><\/b><\/a><\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Carrefour Links<\/b>: \u00dcber die Plattform Carrefour Links teilt das Unternehmen auf sichere Weise Kundeneinblicke mit Partnern wie Unilever, was nicht nur ein besseres Verst\u00e4ndnis ihrer data erm\u00f6glicht, sondern auch zu einer erfolgreichen data-driven-Kampagne gef\u00fchrt hat, mit\u00a0<b><u><a href=\"https:\/\/liveramp.com\/blog\/liveramp-joins-carrefours-digital-day-2021-future-data-collaboration-retail\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">+18% Einnahmen f\u00fcr die Marke Magnum<\/a>.<\/u><\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Beispiele zeigen, wie eine gut implementierte gemeinsame Nutzung von data einen Wert schaffen kann, der \u00fcber die reine Marketingleistung hinausgeht. Es schafft eine engere Zusammenarbeit im gesamten \u00d6kosystem, erh\u00f6ht die Handlungsgeschwindigkeit und \u00f6ffnet neue T\u00fcren zum Wachstum. Aber trotz der eindeutigen Vorteile haben viele Einzelh\u00e4ndler immer noch Schwierigkeiten, diese Bem\u00fchungen \u00fcber Teams und Partner hinweg zu skalieren.<\/p>\n<p>Das liegt daran, dass der volle Wert der gemeinsamen Nutzung des data von zwei wichtigen Zutaten abh\u00e4ngt:\u00a0<b>Interoperabilit\u00e4t und Governance<\/b>. Die Systeme m\u00fcssen nahtlos ineinander \u00fcbergehen, und die gemeinsam genutzten data m\u00fcssen sauber, konsistent und gut verwaltet sein. Ohne diese Grundlage kann selbst die fortschrittlichste Medienstrategie f\u00fcr den Einzelhandel ihr volles Potenzial nicht entfalten.<\/p>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\">Von Silos zu Synergie: Wie Einzelh\u00e4ndler gemeinsame data in gemeinsames Wachstum verwandeln<\/h2>\n<p>Trotz der eindeutigen Vorteile der gemeinsamen Nutzung von data haben viele Einzelh\u00e4ndler immer noch Schwierigkeiten, ihre Systeme und data zusammenzuarbeiten.\u00a0<b>Interoperabilit\u00e4t<\/b>, Die F\u00e4higkeit der Systeme, gemeinsame data auszutauschen und zu nutzen, ist oft das fehlende Bindeglied, so dass die Informationen in Silos gefangen bleiben.<\/p>\n<p>Aber die Verbindung von Systemen ist nur ein Teil der Gleichung. F\u00fcr\u00a0<b>gemeinsam genutzt data<\/b>\u00a0um wirklich n\u00fctzlich zu sein, muss es\u00a0<b>muss sauber, konsequent und vertrauensw\u00fcrdig sein<\/b>. Das ist der Grund\u00a0<b>data governance<\/b>\u00a0eintritt. Betrachten Sie Governance als das Regelwerk f\u00fcr gemeinsam genutzte data. Es legt fest, wie data strukturiert ist, wem es geh\u00f6rt, wie darauf zugegriffen werden kann und wie es sicher gehalten wird. Wenn diese Grundlage solide ist, werden Erkenntnisse schneller und zuverl\u00e4ssiger gewonnen.<\/p>\n<p>Governance hilft auch bei der Definition\u00a0<b>klare Eigentumsverh\u00e4ltnisse<\/b>, was f\u00fcr die Skalierung der Zusammenarbeit \u00fcber wachsende \u00d6kosysteme von Lieferanten, Technologiepartnern und Marktpl\u00e4tzen unerl\u00e4sslich ist. Aber wenn es um sensible Daten von Kunden oder Kampagnen data geht, sind Datenschutz und Sicherheit nicht verhandelbar. Das ist der Punkt\u00a0<a href=\"https:\/\/medium.com\/@arindamsg\/introduction-to-secure-collaboration-with-data-clean-rooms-f23b710168f5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b><u>Reinr\u00e4ume<\/u><\/b><\/a>\u00a0ins Spiel kommen. Es stellt sicher, dass data gesch\u00fctzt bleibt und erm\u00f6glicht gleichzeitig die gemeinsame Planung, Aktivierung und Messung von Kampagnen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"img-responsive wp-image-840869 lazyautosizes lazyloaded aligncenter\" title=\"Vereinfachte Reinraumarchitektur\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture.png\" sizes=\"770px\" srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture-200x113.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture-400x225.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture-600x338.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture-800x450.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture.png 960w\" alt=\"Simplified Clean Room Architecture\" width=\"960\" height=\"540\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture.png\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture-200x113.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture-400x225.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture-600x338.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture-800x450.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/simplified-clean-room-architecture.png 960w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 960px\" \/><\/p>\n<p>Eine\u00a0<a href=\"https:\/\/liveramp.com\/customer-stories\/asics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><u>globale Sportmarke<\/u><\/a>\u00a0haben diese Einrichtung genutzt, um eine gemeinsame Herausforderung zu l\u00f6sen:\u00a0<b>Verstehen, was die Konversionen \u00fcber die verschiedenen Medienkan\u00e4le hinweg tats\u00e4chlich antreibt<\/b>. Herk\u00f6mmliche Tracking-Methoden reichten nicht aus. Durch den Einsatz eines\u00a0<b>Reinraum<\/b>\u00a0zu\u00a0<b>Kampagne und Konvertierung sicher kombinieren data<\/b>, fanden sie heraus, was wirklich funktionierte und optimierten ihre Ausgaben in allen Regionen. Dies ist ein \u00fcberzeugendes Beispiel daf\u00fcr, wie Interoperabilit\u00e4t, Governance und Datenschutz zusammenwirken k\u00f6nnen, um bessere Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen. Aber es ist nicht immer einfach, dies in die Praxis umzusetzen. Wie also k\u00f6nnen Unternehmen diese Prinzipien in die Tat umsetzen?<\/p>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\">Br\u00fccken bauen: Wie die Data-Zusammenarbeit funktioniert<\/h2>\n<p>Die Skalierung der data-Zusammenarbeit klingt auf dem Papier gro\u00dfartig, aber die Umsetzung stellt Einzelh\u00e4ndler vor erhebliche Herausforderungen. Hier erfahren Sie, wie Unternehmen sie angehen k\u00f6nnen:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Entkoppelte Abl\u00e4ufe, Systeme und Teams:\u00a0<\/b>Marketing, Lieferkette und Vertrieb arbeiten oft f\u00fcr sich allein, was es schwierig macht, einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die Abl\u00e4ufe zu erhalten. Wenn externe Partner mit unterschiedlichen Tools und Formaten arbeiten, wird diese Komplexit\u00e4t noch gr\u00f6\u00dfer. Um dies zu beheben, sollten Unternehmen investieren in\u00a0<b>gemeinsame data Modelle<\/b>,\u00a0<b>funktions\u00fcbergreifende Teams<\/b>, und\u00a0<b>Integrationswerkzeuge<\/b>\u00a0die eine gemeinsame Sprache sprechen, um Kl\u00fcfte zu \u00fcberbr\u00fccken und Ziele abzustimmen.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Mangelndes Vertrauen in einem wettbewerbsorientierten Umfeld:\u00a0<\/b>Unternehmen sind nat\u00fcrlich vorsichtig, wenn es um die gemeinsame Nutzung von data geht, selbst wenn die Zusammenarbeit zu besseren Ergebnissen f\u00fchren k\u00f6nnte. Datenschutzbestimmungen wie die GDPR erfordern diese Vorsicht, aber sie bringen auch rechtliche und technische H\u00fcrden mit sich, die den Prozess verlangsamen.\u00a0<b>Sichere Umgebungen<\/b>\u00a0wie data Reinr\u00e4ume und\u00a0<b>klare Governance-Richtlinien<\/b>\u00a0helfen Partnern bei der Zusammenarbeit, ohne dass sensible Informationen nach au\u00dfen dringen.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Schlechte data Qualit\u00e4t und inkonsistenter Standard:\u00a0<\/b>Inkonsistente Formate, veraltete Informationen und das Fehlen klarer Standards sorgen f\u00fcr Verwirrung und Ineffizienz. Wenn sich Teams nicht auf ihre data verlassen k\u00f6nnen, wird die Entscheidungsfindung langsamer oder, noch schlimmer, fehlinformiert. Einzelh\u00e4ndler sollten damit beginnen, Folgendes zu definieren\u00a0<b>interne Standards<\/b>\u00a0und\u00a0<b>ihre data an der Quelle reinigen<\/b>. Gemeinsame data-Kategorien und vereinbarte Schemata machen die kombinierte Analyse reibungsloser und weitaus zuverl\u00e4ssiger.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Druck, schnelle Erfolge zu erzielen:\u00a0<\/b>Mit der Verbreitung von data und der zunehmenden Komplexit\u00e4t verlieren viele Initiativen an Kraft, bevor sie auf breiter Basis angenommen werden. Durch den Start mit\u00a0<b>Lebensf\u00e4higste Produkte (MVPs)<\/b>\u00a0die echte gesch\u00e4ftliche Fragen l\u00f6sen, k\u00f6nnen Teams schnell ihren Wert unter Beweis stellen und eine Dynamik im gesamten Unternehmen aufbauen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Durch die Schaffung einer starken Grundlage, angetrieben durch\u00a0<b>Governance<\/b>\u00a0und\u00a0<b>sichere gemeinsame Nutzung von Umgebungen<\/b>, k\u00f6nnen Einzelh\u00e4ndler greifbare und messbare Vorteile erschlie\u00dfen. Und die Wirkung dieser Bem\u00fchungen w\u00e4chst exponentiell, wenn sie in die\u00a0<b>fortschrittliche Technologien<\/b>.<\/p>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\">KI-Technologien pr\u00e4gen die Zukunft der Data-Zusammenarbeit<\/h2>\n<p>Die\u00a0<b>Globaler artificial intelligence-Markt im Einzelhandel<\/b>\u00a0wird ein Wachstum von\u00a0<a href=\"https:\/\/www.grandviewresearch.com\/industry-analysis\/ai-retail-market-report\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b><u>eine durchschnittliche j\u00e4hrliche Wachstumsrate (CAGR) von 23,0% von 2025 bis 2030, die bis 2030 40,74 Milliarden US $ erreicht<\/u><\/b><\/a>. KI, generative KI (GenAI) und agentenbasierte KI sind nicht mehr nur Schlagworte, sondern erm\u00f6glichen eine intelligentere, schnellere und sicherere data Zusammenarbeit. F\u00fcr Einzelh\u00e4ndler bieten diese Technologien neue M\u00f6glichkeiten, Abl\u00e4ufe zu rationalisieren, team\u00fcbergreifende Erkenntnisse zu gewinnen und effektive Partnerschaften zu f\u00f6rdern. Von der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben \u00fcber die Erstellung von Inhalten bis hin zur Entscheidungsfindung in Echtzeit - fortschrittliche KI-Tools helfen Unternehmen, historische Hindernisse bei der data-Zusammenarbeit zu \u00fcberwinden.<\/p>\n<p>Ein gutes Beispiel f\u00fcr den Einsatz von KI ist der Fall von\u00a0<a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/cases\/adeo-improving-product-referencing-speed-and-quality-with-ai\/\"><u>ADEO-Gruppe<\/u><\/a>, der Muttergesellschaft von Leroy Merlin. Angesichts der un\u00fcbersichtlichen, inkonsistenten Produkte data, die von mehreren Lieferanten stammen, hat ADEO KI eingesetzt, um diese Probleme zu l\u00f6sen, und dabei beeindruckende Ergebnisse erzielt:<\/p>\n<ul>\n<li><b>\u00dcber 96% Pr\u00e4zision f\u00fcr 63% der Produkte<\/b>, die KI zur Klassifizierung und Anreicherung von data-Produkten in 3.600 Kategorien und 85.000 Attributen einsetzt und so verstreute Lieferanteninformationen in eine zuverl\u00e4ssige Quelle der Wahrheit verwandelt.<\/li>\n<li><b>35% weniger Fehler in der Produktinformation<\/b>, Dadurch werden manuelle Korrekturen reduziert und eine schnellere Koordination zwischen Lieferanten, zentralen Teams und digitalen Kan\u00e4len erm\u00f6glicht.<\/li>\n<li><b>Beschleunigte interne Annahme<\/b>, dank eines intelligenten MVP-Ansatzes, der den Teams half, die neuen Tools anzunehmen und sich auf die strategische Arbeit zu konzentrieren.<\/li>\n<li><b>Greifbarer Gesch\u00e4ftswert<\/b>, mit einer verbesserten Zusammenarbeit, einer st\u00e4rkeren Ausrichtung der Lieferanten und einer zuverl\u00e4ssigeren data, die schnellere und bessere Entscheidungen erm\u00f6glicht.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ein weiteres Beispiel kommt aus Brasilien, wo Nestl\u00e9 eine\u00a0<a href=\"https:\/\/www.corporativo.nestle.com.br\/media\/pressreleases\/allpressreleases\/nestle-utiliza-inteligencia-artificial-e-ciencia-de-dados-para-apoiar-parceiros?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><u><b>eine KI-gest\u00fctzte Plattform namens SISO<\/b><\/u><\/a>\u00a0(Sell-In Sell-Out) zur Unterst\u00fctzung\u00a0<b>Zusammenarbeit mit gro\u00dfen Lebensmitteleinzelh\u00e4ndlern<\/b>. Durch die Verbindung von Sell-in und Sell-out data durch KI und data Wissenschaft erm\u00f6glichte Nestl\u00e9\u00a0<b>bessere Nachfragevorhersage<\/b>,\u00a0<b>Optimierung der Logistik<\/b>, und\u00a0<b>reduzierte Lagerbest\u00e4nde um bis zu 35%<\/b>. Dies zeigt, wie KI eine schnellere, sicherere und effektivere Zusammenarbeit im gro\u00dfen Ma\u00dfstab erm\u00f6glichen kann.<\/p>\n<p>Was dieses Modell besonders leistungsstark macht, ist seine Skalierbarkeit. Sobald die Grundlagen geschaffen sind, mit guten\u00a0<b>Governance<\/b>,\u00a0<b>interoperable Systeme<\/b>\u00a0und\u00a0<b>vertrauensw\u00fcrdig data<\/b>, KI-Technologien k\u00f6nnen die Zusammenarbeit zwischen Partnern skalieren, indem sie\u00a0<b>Automatisierung von Arbeitsabl\u00e4ufen<\/b>,\u00a0<b>Kampagnen\u00fcberwachung<\/b>, oder\u00a0<b>Produktempfehlungen mit gemeinsamen data<\/b>.<\/p>\n<p>Einzelh\u00e4ndler, die KI in ihre Kooperationsstrategien einbinden, werden davon profitieren\u00a0<b>reibungslosere Abl\u00e4ufe<\/b>,\u00a0<b>schnellere Antworten<\/b>, und\u00a0<b>kl\u00fcgere Entscheidungen<\/b>, wodurch\u00a0<b>data teilen<\/b>\u00a0ein Motor f\u00fcr kollektives Wachstum.<\/p>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\">Mehr als One-to-One: Aufbau des Data-\u00d6kosystems f\u00fcr den Einzelhandel der Zukunft<\/h2>\n<p>Letztendlich ist das Vertrauen in den data-Austausch zwischen Einzelh\u00e4ndlern und Lieferanten durch isolierte Vertr\u00e4ge oder manuelle Weitergabe ein begrenztes Modell, das oft zu Ineffizienzen und verpassten Chancen f\u00fcr beide Seiten f\u00fchrt. Der wahre Wert liegt im Aufbau vernetzter \u00d6kosysteme, in denen hochwertige data sicher und in gro\u00dfem Umfang \u00fcber Kooperationsplattformen wie Reinr\u00e4ume flie\u00dfen. Dieses Modell bringt eine Reihe von Vorteilen mit sich:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Datenschutz im Vordergrund<\/b>: Sorgt f\u00fcr den Schutz sensibler Informationen mit klarer Steuerung und Kontrolle.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Skalierbarkeit<\/b>: Eine einzige Verbindung erm\u00f6glicht die Zusammenarbeit mit mehreren Partnern, anstatt eine Integration nach der anderen zu wiederholen.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Schnellere, intelligentere Entscheidungen<\/b>: Gemeinsame Erkenntnisse f\u00fchren zu pr\u00e4ziserem targeting, besserer Lagerverwaltung und dynamischer Preisgestaltung.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Kommerzieller Aufschwung<\/b>: Einzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen data verantwortungsvoll monetarisieren und durch Medien und Analysen neue Einnahmequellen erschlie\u00dfen.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>St\u00e4rkere Partnerschaften<\/b>: Einzelh\u00e4ndler und Lieferanten gehen von transaktionalen zu strategischen Beziehungen \u00fcber und schaffen gemeinsam langfristige Werte.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Hier geht es nicht nur darum, data besser zu machen<\/b>: es geht um\u00a0<b>Die Zukunft gestalten<\/b>\u00a0wie das \u00d6kosystem des Einzelhandels funktioniert und w\u00e4chst. Einzelh\u00e4ndler, die die data-Zusammenarbeit als Kernkompetenz und nicht nur als Projekt betrachten, werden am besten positioniert sein, um in einer zunehmend KI-gest\u00fctzten und kundenzentrierten Landschaft die F\u00fchrung zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\">Referenzen<\/h2>\n<ul>\n<li><i><a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/ai-and-competitiveness-five-predictions-for-retail-by-2030\/\">Artefact - KI und Wettbewerbsf\u00e4higkeit: F\u00fcnf Prognosen f\u00fcr den Einzelhandel bis 2030<\/a>.<\/i><\/li>\n<li><i><a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/cases\/adeo-improving-product-referencing-speed-and-quality-with-ai\/\">Artefact - ADEO - Schnellere und bessere Produktreferenzierung mit KI<\/a>.<\/i><\/li>\n<li><i><a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/ressource-document\/data-for-retail-ebusiness-2024\/\">Artefact - Data &amp; AI f\u00fcr den Einzelhandel<\/a>.<\/i><\/li>\n<li><i><a href=\"https:\/\/www.bain.com\/insights\/no-more-easy-money-on-the-side-retail-media-enters-the-performance-era\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bain &amp; Company - Kein leicht verdientes Geld mehr nebenbei: Der Medieneinzelhandel tritt in die Performance-\u00c4ra ein<\/a><\/i><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.digitalwavetechnology.com\/post\/breaking-down-data-silos-why-retailers-need-unified-data-to-stay-competitive\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><i>DigitalWave Technologie<\/i>\u00a0\u2013\u00a0<i>Aufbrechen von Data-Silos: Warum Einzelh\u00e4ndler ein einheitliches Data ben\u00f6tigen, um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben<\/i><\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.grandviewresearch.com\/industry-analysis\/ai-retail-market-report\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><i>Grand View Research<\/i>\u00a0\u2013\u00a0<i>K\u00fcnstliche Intelligenz im Einzelhandel Marktgr\u00f6\u00dfe, Anteil &amp; Trends Analysebericht<\/i><\/a><\/li>\n<li><i><a href=\"https:\/\/medium.com\/@arindamsg\/introduction-to-secure-collaboration-with-data-clean-rooms-f23b710168f5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Einf\u00fchrung in die sichere Zusammenarbeit mit Data Clean Rooms<\/a><\/i><\/li>\n<li><i><a href=\"https:\/\/liveramp.com\/customer-stories\/asics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">LiveRamp - ASICS nutzt die einzigartigen M\u00f6glichkeiten der Inkrementalit\u00e4t zur Steigerung des weltweiten Absatzes<\/a><\/i><\/li>\n<li><i><a href=\"https:\/\/liveramp.com\/blog\/liveramp-joins-carrefours-digital-day-2021-future-data-collaboration-retail\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">LiveRamp - LiveRamp nimmt am Digital Day 2021 von Carrefour teil: Die Zukunft der Data-Zusammenarbeit im Einzelhandel<\/a><\/i><\/li>\n<li><i><a href=\"https:\/\/liveramp.com\/blog\/unlocking-data-collaboration-achieve-retail-transformation-our-journey-with-carrefour\/?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">LiveRamp - Erschlie\u00dfung der Data-Zusammenarbeit f\u00fcr die Transformation des Einzelhandels: Unsere Reise mit Carrefour<\/a><\/i><\/li>\n<li><i><a href=\"https:\/\/www.corporativo.nestle.com.br\/media\/pressreleases\/allpressreleases\/nestle-utiliza-inteligencia-artificial-e-ciencia-de-dados-para-apoiar-parceiros?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Nestl\u00e9 - Nestl\u00e9 nutzt k\u00fcnstliche Intelligenz und Datenverarbeitung zur Unterst\u00fctzung von Partnern bei der Verwaltung von Rohstoffen und reduziert mit 35% die Bruchrate im Laden<\/a><\/i><\/li>\n<li><i><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/news\/stories\/connectivity-report-announcement-2024\/?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SalesForce - 85% der IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte sehen in KI einen Produktivit\u00e4tsschub, aber Data Integration und \u00fcberforderte Teams behindern den Erfolg<\/a><\/i><\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Einzelhandel durchl\u00e4uft derzeit einen tiefgreifenden Wandel, bei dem data nicht mehr nur ein Hilfsmittel ist \u2013 es ist die treibende Kraft hinter Wachstum, Effizienz und Kundenzufriedenheit. Doch trotz massiver Investitionen in die digitale Transformation bleibt der Gro\u00dfteil dieser data in Silos eingeschlossen, was die Weltwirtschaft Billionen kostet und die Entscheidungsfindung verz\u00f6gert. Da der Markt f\u00fcr Retail-Media bis 2026 auf $140 Milliarden zusteuert, sind die Chancen \u2013 und die Notwendigkeit \u2013 f\u00fcr eine intelligentere Zusammenarbeit im Bereich data gr\u00f6\u00dfer denn je.<br \/>\nIn diesem Artikel untersuchen wir, wie die Zukunft des Einzelhandels durch vernetzte \u00d6kosysteme gepr\u00e4gt wird, in denen sich Einzelh\u00e4ndler und ihre Partner auf data, Technologie und Vertrauen abstimmen. Von sicheren Reinraumumgebungen bis hin zu KI-gest\u00fctzten Erkenntnissen: Der Schl\u00fcssel zu gemeinsamem Wachstum liegt darin, Barrieren abzubauen und eine Grundlage f\u00fcr Interoperabilit\u00e4t und Governance zu schaffen. Die Botschaft ist klar: Wenn data frei und sicher flie\u00dft, profitieren alle davon.<\/p>","protected":false},"featured_media":836019,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22052],"blog-language":[2991],"class_list":["post-835887","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-retail","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/835887","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/836019"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=835887"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=835887"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=835887"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}