Innovationsmanagement: Daten nicht nur sammeln, sondern nutzen

Dass der Einsatz von Business Intelligence (BI), dabei hilft, Geschäftsprozesse zu optimieren und strategische Entscheidungen zu treffen, ist weithin bekannt. Aber BI kann auch angewendet werden, um Innovationsprozesse zu unterstützen.

Der Innovationsdruck wächst, auch im Einzelhandel

Am Markt herrscht ein breites und hochwertiges Produktangebot mit kürzer werdenden Produktlebenszyklen sowie eine starke, internationale Konkurrenz unter den Anbietern. Zudem schreitet der technische Fortschritt zügig voran und verändert Kundenansprüche und Einkaufsverhalten.

„Wer in einem solchen Umfeld nicht mit innovativen Ansätzen hervorsticht oder zumindest Schritt hält, der hat auf Dauer gegenüber den Marktbegleitern das Nachsehen. Nur wer sich laufend weiterentwickelt, wird eigene Kunden binden und gegebenenfalls auch neue hinzugewinnen“, warnt David Claßen, Principal Consultant der Oraylis GmbH.

In welche Richtung man sich weiterentwickelt und wie man seine Angebots- und Produktpalette ausbaut, muss kein Ratespiel sein. Durch die intelligente und zielgerichtete Analyse, Auswertung und Visualisierung von Daten kann man ableiten, welche Anpassungen strategisch günstig ist.

Dank digitaler Technologien sind Daten von Websites und aus Webshops, aber auch aus dem stationären Handel oft im Überfluss vorhanden. Eine BI-Anwendung erleichtert es deutlich, diese Daten zu sammeln, sie in einem System zu vereinen, zweckorientiert auszugeben und Erkenntnisse aus ihnen abzuleiten. „Diese Erkenntnisse bilden wiederum die Basis für Innovationen – sei es in Form von Prozessoptimierungen, individuellen Kundenerlebnissen oder auch ganz neuen Services.“

Datengestützte Kreativität

Die Restaurant-Kette Vita Mojo bietet ihren Kunden ein sehr individuelles Konsumerlebnis. Über eine App geben Kunden Bestellungen auf. Dabei können sie Zutaten auswählen und persönliche Angaben wie Geschmacksvorlieben, Fitnessziele und sogar die Informationen der eigenen DNA übermitteln. Auf der Basis dieser Angaben können Mahlzeiten exakt auf die Bedürfnisse des Restaurantbesuchers zugeschnitten und dank des "predictive orderings" innerhalb kürzester Zeit serviert werden.

Innovativ sein heißt aber nicht, ein ganz neues Geschäftsmodell entwerfen zu müssen. Neue oder verbesserte Produkte und Dienstleistungen sowie eine veränderte Form der Kundeninteraktion oder Markenkommunikation sind weitere Beispiele für Erneuerung.

Das indische Fashion-Tech-Firma Stylumia stellte auf der RBTE einen Anwendungsfall vor, bei dem ein Bekleidungshersteller erfolgreiche Produkte von marktführenden Wettbewerbern untersuchte. Aus deren meistverkauften Waren wurden die häufigsten Attribute extrahiert und in einem neuen Design kombiniert. Die neue Kollektion verkaufte sich gut.

Mit BI-Anwendungen kann man aber nicht nur den aktuellen Stand untersuchen, es lassen sich auch Trends aufspüren. Informationen dieser Art helfen beispielsweise dabei, Marketingkampagnen zielgenauer auszurichten, Warenströme und -bestände zu steuern oder aufkommende Kundenerwarten einzuschätzen.

In einem weiteren Anwendungsbeispiel zeigte Inovretail aus Portugal, wie das Modeunternehmen Sonae Fashion Devision mit Predictive Analytics aus statistischen Daten zukünftige Entwicklungen vorhersagen konnte. So konnte das Verkaufspersonal besser eingesetzt und die Kosten genauer eingeschätzt werden.

Innovationskultur im Unternehmen fördern

Ein starker Trend im Einzelhandel ist, Social Media-Daten in BI-Analysen einzubeziehen. Laut einer Lünendonk-Marktstichprobe zum deutschen Markt für BI von 2017 tun dies bereits über 70 Prozent der Handelsunternehmen mit steigender Tendenz. Untersucht man Social Media-Interaktionen von Konsumenten, kann viel Wissen über die Interessen und Gewohnheiten der Kunden generiert werden. Diese Analysen können zum Beispiel für eine individualisierte Kundenansprache oder personalisierte Angebote genutzt werden.

Bei all den Möglichkeiten gibt David Claßen von Oraylis zu bedenken, dass „ein Unternehmen, das mit Daten erfolgreich innovieren will, eine umfassende Datenkultur benötigt.“ Nur wenn Mitarbeiter auch Zugriff auf die Daten bekämen, könnten sie die gegebenen Instrumente nutzen, um die datengestützte Weiterentwicklung zu betreiben, so Claßen.