Der Einzelhandel wird immer mehr digitalisiert, und das nicht erst seit der Pandemie. Dabei gewinnen die Kundenerfahrung und die Entwicklung personalisierter Erlebnisse und Angebote immer mehr an Bedeutung.
Neue Geschäftsmodelle wie Influencer-Marketing, Live Commerce sowie innovative Ansätze zur langfristigen Kundenbindung verändern zusätzlich die Art und Weise, wie Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben. Um Betriebsprozesse zu modernisieren, ist schnelle Datenverarbeitung unverzichtbar, auch wenn die Umsetzung manchmal herausfordernd ist.
Echtzeitdaten und Daten-Streaming bilden die Grundlage für die digitale Transformation des Einzelhandels. Obwohl nicht alle Daten in Echtzeit verfügbar sind, bildet die Datenverarbeitung in Echtzeit den Kern von Daten-Streaming. Von der Logistik über die Zahlungsabwicklung bis hin zu Verkaufsabschlüssen ist die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung immer entscheidend. Erst die Integration und Korrelation von Echtzeitdaten in andere Systeme – auch mit nicht-zeitkritischen Daten – liefert den Unternehmen wichtige Einblicke, um am Markt erfolgreich und effektiv zu agieren.
Daten-Streaming: Vorteile und Chancen Kundenverhalten in Echtzeit verstehen:
Mit einer dynamischen Datennutzung können Unternehmen gezielter und schneller auf Kundenbedürfnisse eingehen. Durch die Analyse von Transaktionshistorie, Suchanfragen, Social-Media-Interaktionen und Standortdaten können Einzelhändler personalisierte Angebote und Produktempfehlungen erstellen. Das steigert sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Verkaufszahlen.
- Geschäftsabläufe effizienter gestalten: Effiziente Betriebsabläufe sind entscheidend für den Erfolg im Einzelhandel. Mit Daten-Streaming können Unternehmen die Logistik anhand von Echtzeitdaten aus den Filialen optimieren und die Versand- und Liefermethoden verbessern. Das senkt zum einen die Kosten und steigert zum anderen die Kundenzufriedenheit.
- Dynamische Preisgestaltung ermöglichen: Echtzeitdaten erlauben es Einzelhändlern, neue Preisgestaltungsstrategien zu implementieren und ihre Preise entsprechend anzupassen. So können sie Preise dynamisch gestalten und damit auf Marktveränderungen reagieren sowie die Rentabilität maximieren.
Daten-Streaming ist zwar nicht überall zwingend erforderlich, aber es ermöglicht einen gewissen Grad an Flexibilität, indem es eine konsistente Verarbeitung von Daten zwischen Echtzeit- und Batch-Systemen ermöglicht. Einzelhändler können so neben ihren herkömmlichen Anwendungen auch neue Echtzeit-Anwendungen anbieten, und damit Innovation vorantreiben und die Effizienz steigern.
Technisches Umfeld des Daten-Streamings
Die Cloud bildet die Grundlage für Innovationen im Einzelhandel. Laut Forrester nutzen bereits 93% der Einzelhändler hybride Cloud-Lösungen, wobei 90% mehrere Cloud-Anbieter nutzen und 63% die öffentliche Cloud als primäre Plattform für Cloud-Computing einsetzen. Die Integration von Einzelhandelsgeschäften und Cloud-Lösungen wird entscheidend verbessert, indem Edge-Daten in Echtzeit in die Cloud implementiert werden. So werden Verkaufsdaten automatisch in die Cloud übertragen, was zu besseren Transparenz führt und tiefere Einblicke ermöglicht. Der Einsatz von Cloud-nativen Technologien erleichtert zudem eine elastische Skalierung, beispielsweise für besondere Anlässe wie das Weihnachtsgeschäft. Live-Commerce mit Data in Motion ermöglicht eine umfangreiche automatisierte Kundeninteraktion, empfohlene Angebote und kontextbezogene Preisgestaltung in Echtzeit. Die Konsolidierung von Datenströmen (Streaming ETL) umfasst Chatbots, CRM/Loyalty, Bestandsmanagement, Auftragsabwicklung und Bezahlung, um eine nahtlose und effiziente Integration zu gewährleisten.
Fazit
Daten-Streaming spielt eine entscheidende Rolle bei der Transformation des Einzelhandels. Kunden können mit Daten-Streaming unabhängig vom Einzelhändler in ihrem eigenen Tempo mit der Online-Plattform interagieren. Das ermöglicht eine konsistente Verarbeitung von Daten, unabhängig davon, welche Technologie oder welches Kommunikationssystem verwendet wird. Einzelhändler können so einen geschäftlichen Nutzen aus ihren Daten ziehen, ihre betriebliche Effizienz steigern und mit optimierten personalisierten Kundenerlebnissen sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen.
Autor: Autor: Kai Waehner, Field CTO bei Confluent