Executive Summary Handel. Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken

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1 Executive Summary Handel Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken Eine explorative Studie des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam in Zusammenarbeit mit SAS Institute GmbH Prof. Dr.-Ing. Norbert Gronau M.A. Christof Thim Dipl.-Kffr. Corinna Fohrholz Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government Universität Potsdam August-Bebel-Str Potsdam info@lswi.de Telefon: Fax:

2 Hintergrund der Studie Die Potenziale und der Nutzen von Big Data werden seit geraumer Zeit aus unterschiedlichsten Perspektiven diskutiert. Der gemeinsame Tenor dieser Ausführungen ist, dass die Ausschöpfung von Big Data den Einsatz neuer Analyse- und Optimierungsmethoden erfordert. Diese werden unter dem Begriff Business Analytics oder Big Data Analytics zusammengefasst und ermöglichen Unternehmen, Fragestellungen wie Warum... oder Was passiert, wenn... nachzugehen. Darin liegen für Unternehmen wertvolle Gestaltungs-, Optimierungs- und Innovationspotenziale. Diese können nicht allein durch die Anwendung klassischer, überwiegend vergangenheitsorientierter Reportingsysteme (Business Intelligence), sondern nur durch die Nutzung von Analysen, Simulationen, Prognosen und Optimierungen (Business Analytics) erschlossen werden. Doch wie ist es in der deutschsprachigen Wirtschaft mit dem datenorientierten Entscheidungsverhalten von Unternehmen aufgestellt? Werden entsprechende Verfahren und Methoden des Business Analytics bereits genutzt? Welche Nutzenpotenziale können aus der aktuellen Datenverwendung erschlossen werden? Gibt es Unterschiede in den Branchen? Welche Wirtschaftlichkeitspotenziale sind durch den Einsatz von Business Analytics zu erwarten? Welcher Reifegrad der Nutzung (defizitär, adhoc, etabliert, nachhaltig) wird in den Branchen erreicht? Diesen und anderen Fragestellungen geht die Studie Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam nach. In der Umfrage wurden Manager der ersten und zweiten Führungsebene von mehr als Unternehmen aus den Branchen Manufacturing, Banken, Versicherungen sowie Handel im deutschsprachigen Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz) befragt. Das vorliegende Summary bietet einen kompakten Überblick zu zentralen Erkenntnissen der Studie für die gesamte DACH-Region. Ein Schwerpunkt wird dabei auf die Branche Handel gelegt. 1

3 Erkenntnisse für Unternehmen der DACH-Region Aktuelle Nutzung von Big Data Wie auch die anderen, bisherigen befragten Branchen dieser Studie verbinden die befragten Handelsunternehmen mit dem Begriff Big Data zum Großteil das Auswerten von zahlreichen vergangenheitsbezogenen Daten. Analysen von aktuell verfügbaren Daten werden für Zukunftsprognosen, die Identifikation von Schwachstellen sowie zum Aufdecken von Optimierungspotenzialen verwendet. Diese Aussagen ähneln sich den bereits befragten Banken- und Versicherungsunternehmen und zeigen, dass Datenanalysen bereits für zukunftsorientierte Auswertungen verwendet werden. Die befragten Unternehmen sehen den zukünftigen Nutzen von Analysen ebenfalls in diesen Bereichen. Entgegen der Erwartungen wird Analytics im Bereich Vertrieb und Service nur von rund einem Viertel der befragten Unternehmen verwendet. Verwendet werden hauptsächlich vergangenheitsorientierte Methoden aus dem Bereich Business Intelligence. Besonders häufig werden statistische Analysen eingesetzt. Anders als bei den befragten Unternehmen aus dem Bereich Manufacturing, setzen Handelsunternehmen in der Lagerwirtschaft und Logistik bereits verstärkt auf Vorhersage- und Optimierungsrechnungen. In Handelsunternehmen bildet die Lagerwirtschaft einen zentralen Knotenpunkt. Hier fließen Angebot und Nachfrage zusammen, weshalb sich der Einsatz von zukunftsorientierten Methoden besonders lohnt. Das Marketing ist ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich von Big Data Analytics. Mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen nutzen Berechnungen zur Vorhersage und Prognosemodelle. Zukunftsorientierte Methoden kommen nahezu genauso häufig zum Einsatz wie vergangenheitsorientierte. Big Data Analytics wird im Bereich Marketing vornehmlich dazu genutzt um das Konsumentenverhalten auszuwerten und den Kundenservice zu verbessern. Anders als bei den befragten Banken- und Versicherungsunternehmen findet das Monitoring der Produktwahrnehmung bisher nur in konkreten Projekten statt. Entgegen der Erwartungen werten die befragten Handelsunternehmen bisher nur in sehr geringem Umfang Omni- und Multi-Channel Daten aus. Über 70% der befragten Unternehmen nutzen diese Möglichkeiten nicht oder nur sehr selten. A u c h w e n n d e r G r o ß t e i l d e r b e f r a g t e n H a n d e l s u n t e r n e h m e n e h e r e i n vergangenheitsorientiertes Verständnis von Big Data hat, zeigen die Ergebnisse der Befragung dass in vielen Kernunternehmensbereichen bereits zukunftsorientierte Datenanalysen vorgenommen werden. Im Handel konzentriert sich die Big Data Analytics Nutzung insbesondere auf die Bereiche Lagerwirtschaft und Marketing. Bei Banken und Versicherungen 2

4 liegt der Fokus auf den für die Branche eher relevanten Bereichen Risikomanagement und Vertrieb. Nach eigenen Aussagen beschäftigen sich auch erst 50% der befragten Unternehmen intensiv mit dem Thema Big Data. Dies zeigt, dass in vielen Bereichen noch Potenziale für den Ausbau bestehen. Marketing Management Die Steigerung der Neukundengewinnung sowie die Bindung von Bestandskunden ist das Hauptziel der Nutzung von Big Data im Marketing Management. Dabei stehen kundenspezifische Kampagnen im Fokus. Die Etablierung neuer Produkte oder Cross-Selling Aktivitäten spielen bei den befragten Handelsunternehmen nur eine untergeordnete Rolle. Cross-Selling wird bisher nicht in konkreten Projekten realisiert, aber als nutzbringend betrachtet. Big Data Analytics wird von der Hälfte der befragten Unternehmen eingesetzt um Kampagnen zu planen sowie die Maßnahmen und Kanäle abzustimmen. Als Hauptkanal wurde die eigene Webseite und überraschenderweise auch die Briefwerbung genannt. Letzteres wurde von der Hälfte der befragten Unternehmen als Kanal genannt. Social Media Kanäle sind nur bei 11 % der Handelsunternehmen als Kanal für Marketingmaßnahmen genannt worden. Nur ein befragtes Handelsunternehmen nutzt Big Data Analytics um die Effizienz eines Marketingkanals zu ermitteln. Im Rahmen der direkten Kundenansprache wird Big Data Analytics genutzt um kundenindividuelle Inhalte bereitzustellen und den Kundennutzen zu ermitteln. Über die Hälfte der befragten Unternehmen haben bereits Projekte zur Kundensegmentierung abgewickelt. Über 80% nutzen Big Data Analytics im Rahmen ihrer Kundenbindungsprogramme. Für die Preisfindung oder die Ermittlung von kundenindividuellen Preisen wird Big Data Analytics bisher nur von 10 % der befragten Unternehmen eingesetzt. Interessanterweise zeigen die Ergebnisse auch auf, dass nur ein sehr geringer Teil der befragten Unternehmen CRM-Systeme einsetzt. Hauptlieferant der Daten ist das ERP-System. Der Einsatz von Big Data Technologien zur Auswertung von Lokalisierungsdaten wird ebenfalls als nutzbringend eingestuft, konkrete Projekte wurden bisher nicht realisiert. Auch als Datenlieferant spielen Lokalisierungsdaten nur eine untergeordnete Rolle. Gleiches gilt für In-Store-Behavior Analysen. Dabei werden beispielsweise über Social-Media Kanäle oder auch Apps gezielte Marketingmaßnahmen durchgeführt. Die Ergebnisse im Bereich Marketing zeigen, dass die befragten Unternehmen bisher noch auf sehr klassischem Wege Marketing betreiben. Gerade im Bereich der Einzelhandelsunternehmen bietet Big Data Analytics, kombiniert mit 3

5 weiteren Verfahren zur Kundenbindung, eine Vielzahl an Möglichkeiten den Kunden an das Unternehmen zu binden. Diese Möglichkeiten werden bisher nur sehr gering ausgeschöpft. ERP-Systeme als Datenlieferant Daten für Analysen stammen zum Großteil aus den ERP-Systemen sowie internen Lager- und Logistiksystemen. Ergänzt werden diese durch Daten von externen Marktforschungsinstituten. CRM-Systeme als Quelle für Datenanalysen spielen nur bei etwa 30 Prozent der befragten Unternehmen eine Rolle. Von den zur Verfügung stehenden Daten werden nur 20-50% für tatsächliche Auswertungszwecke auch verwendet. Wie auch bei den anderen befragten Branchen zeigt sich hier ein großes Potenzial für Datenanalysen im Allgemeinen und insbesondere auch für den Einsatz von Big Data Analytics im speziellen. Social-Media Daten werden nur in sehr geringem Umfang für Analysen verwendet. CRM-Systeme kommen zum Einsatz wenn Unternehmen mit bekannten Kunden in großen Mengen interagieren. Von den befragten Handelsunternehmen dieser Studie sind fast 50% im Einzelhandel aktiv. In diesem Segment ist der einzelne Kunde nicht immer identifizierbar, weshalb CRM-Systeme seltener zum Einsatz kommen. In diesem Segment eher relevant sind ERP-Systeme zur Vorhersage von Absatzmengen für einen unbekannten Markt. Die Datenqualität wird von den meisten Unternehmen nur als befriedigend eingestuft. Hierbei unterscheiden sich die Handelsunternehmen nicht von den anderen beiden befragten Branchen. Verbreitung von Big Data im Unternehmen Der Einsatz von Big Data Analytics im Unternehmen ist neben der Verfügbarkeit von Methoden und Tools auch abhängig von der Unterstützung des Managements. Von den befragten Handelsunternehmen gaben 35% an, dass das Top Management den Einsatz analytischer Methoden eher nicht befürwortet. Bei 50% der Unternehmen wird der Einsatz eher befürwortet. Die Verantwortung für das Thema Big Data ist gestreut. Bei 35% der Unternehmen ist keine Steuerung etabliert. Bei den verbleibenden Unternehmen liegt die Verantwortung entweder in den Fachabteilungen oder bei der IT Leitung. Schulungen werden nur bei einigen wenigen Unternehmen angeboten. In vielen befragten Unternehmen scheuen die Mitarbeiter den Einsatz von Big Data. Verständlich aufbereitete Daten für Nicht-Analytics Experten könnte Berührungsängste abbauen und zu einer vermehrten Nutzung führen. Die Verständlichkeit der Analysen wurde nämlich von über 2/3 der befragten Unternehmen mit befriedigend oder schlechter eingestuft. Auch der Prozess der Aufbereitung scheint in vielen Unternehmen eine Hürde darzustellen. Als wesentliche Probleme 4

6 bei der Informationsversorgung wurden die Interpretierbarkeit der Daten und die starke Abhängigkeit von Spezialisten benannt. Auch die fehlende Individualisierbarkeit der verfügbaren Analysen wird als Problem benannt. Grund hierfür ist die zentrale Verteilung von Informationen in das Unternehmen hinein. Die Mitarbeiter in den einzelnen Abteilungen erhalten von zentralen Stellen vorgefertigte Auswertungen oder wenden sich an einen Spezialisten für Analysen. Die Ergebnisse müssen dann eigenständig interpretiert werden weshalb diese Auswertungen nicht immer dem tatsächlichen Informationsbedarf entsprechen. Es scheint, dass Big Data Analytics in den Unternehmen bereits in vielen Unternehmensbereichen zum Einsatz kommt, eine durchgängige Etablierung aber noch nicht stattgefunden hat. So gaben 70 % der befragten Unternehmen an, dass Erkenntnisse aus vergangenen Analysen noch nicht systematisch in zukünftige Handlungen einfließen. Neue Produkte oder Dienstleistungen werden durch den Einsatz von Big Data von nur sehr wenigen Unternehmen geschaffen. Fehlendes Know-How wurde von über 90% der befragten Handelsunternehmen als Hürde für die Nutzung genannt. Das fehlende Know-How geht einher mit zu wenig internen Ressourcen. Rechtliche Hürden sind die am dritthäufigsten genannte Hürde. Die analytische Reife der DACH-Region... erreicht wie in der vorangehenden Studie (2013) das Level Ad Hoc. Der Einsatz von Analytics erfolgt eher spontan und individuell für sehr klar abgegrenzte Fragestellungen. Die Ergebnisse sind innerhalb der Branche konsistent und streuen wenig. Nur rund 18% der befragten Unternehmen erreichten das Level Etabliert und 6% weisen das Level Defizitär auf. Die Analytics-Verfahren werden insgesamt selten strukturiert eingesetzt. Rund 40% der befragten Unternehmen weisen hier Defizite auf. Die Verwendung der Verfahren ist in der Branche Handel häufig ein Expertenthema. Organisatorisch sind die Unternehmen jedoch zum Einsatz von Analytics stärker fortgeschritten. Rund 65% der Unternehmen erreichen dabei das Level Etabliert. Analytics wird daher als Managementthema wahrgenommen und der Aufbau von Kompetenzen und die Einbettung in die Prozess vorangetrieben. Dass sich dies noch nicht vollständig durchgesetzt hat, zeigt die geringe Nutzung der Analytics-Verfahren. Ein weiterer Punkt, der Handelsunternehmen bei der Analytics-Nutzung bremst ist das Datenmanagement. Hier erreichen nur 22% der befragten Unternehmen das Level Etabliert. Insbesondere die Verfügbarkeit der Daten wird hier von den Befragten kritisch bewertet. 5

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