Die Hausarbeit untersucht, wie der stationäre Handel durch den gezielten Einsatz von Big Data Analytics seine Wettbewerbsfähigkeit gegenüber dem Onlinehandel stärken kann. Dazu werden umfangreiche Kunden-, Verkaufs- und Prozessdaten analysiert, um fundierte Entscheidungen in Bereichen wie Produkt-, Preis-, Distributions-, Promotions- und Personalmanagement zu treffen. Anhand von Praxisbeispielen wie Tesco und Target werden die Potenziale von Big Data zur Steigerung des Kundenerlebnisses, der Effizienz und der Rentabilität aufgezeigt. Gleichzeitig beleuchtet die Arbeit technische, organisatorische und datenschutzrechtliche Herausforderungen, die für eine erfolgreiche Implementierung solcher Systeme von zentraler Bedeutung sind.
Inhaltsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Definitorische Grundlagen
- 2.1 Big Data Analytics
- 2.2 Der stationäre Handel
- 3 Big Data Analytics im stationären Handel
- 4 Herausforderung bei der Umsetzung
- 5 Fazit
- Literatur
Zielsetzung & Themen
Diese wissenschaftliche Arbeit zielt darauf ab, den Einsatz von Big Data Analytics im stationären Handel zu untersuchen und die Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse und das Kundenerlebnis zu bewerten. Zudem werden Herausforderungen und Lösungsansätze zur erfolgreichen Integration dieser Technologie aufgezeigt, wobei auch datenschutzrechtliche Aspekte beleuchtet werden.
- Untersuchung des Einsatzes von Big Data Analytics im stationären Handel.
- Bewertung der Auswirkungen auf Geschäftsprozesse und Kundenerlebnis.
- Darstellung von Herausforderungen bei der Implementierung von Big Data Analytics.
- Aufzeigen von Lösungsansätzen für eine erfolgreiche Integration der Technologie.
- Beleuchtung datenschutzrechtlicher Aspekte bei der Verarbeitung sensibler Kundendaten.
- Die Notwendigkeit, eine Balance zwischen Datennutzung, Privatsphäre und Kundenvertrauen zu finden.
Auszug aus dem Buch
Praxisbeispiel Tesco
Big Data hat sich zu einem wichtigen Thema im Handelssektor entwickelt, da Unternehmen erkannt haben, dass die Analyse großer Datenmengen ihnen wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten verschaffen kann. Die britische Supermarktkette Tesco ist eine der größten Handelskette der Welt. Um die Innovationskraft des Unternehmens voranzutreiben, wurde die technologische Ausrichtung des Unternehmens erweitert (Mehanna & Rabe, 2014). Es folgten Kundenkarten, Kameras und elektronische Labels, die zu einem verbesserten wirtschaftlichen Erfolg beitragen sollen. Die Kundenkarte, bei Tesco Clubcard genannt, ermöglicht nicht nur die Gewinnung von Kundendaten zur Analyse des Einkaufsverhaltens, sondern auch Zusatznutzen für den Kunden, indem er die Funktion erhält, „Scan-as-you-shop“ zu nutzen (Mehanna & Rabe, 2014). Dieses System ist auch bei einigen deutschen Einzelhändlern wie Rewe oder Globus angekommen. Kunden können mit einem Handscanner ihre Ware im Laden einscannen und am Ende direkt bezahlen, um die Zeit an der Kasse zu reduzieren. Die Tesco Clubcard verfügt über einen Magnetstreifen und Barcode, wodurch Kunden eindeutig identifiziert werden können.
Smarte Kameras werden über der Obst- und Gemüseabteilung angebracht und erkennen leere Körbe, so dass Mitarbeitende diese wieder auffüllen können. Dies führt zu einer hohen Kundenzufriedenheit und erweckt in den Kunden das Gefühl von Wertschätzung, dass sich um sie gekümmert wird. Die elektronischen Labels reduzieren den Verbrauch von analogen Preisschildern und hat den zusätzlichen Nutzen, automatische Preisänderungen durchzuführen (Mehanna & Rabe, 2014). Mit den genannten Technologien verfolgt Tesco das Ziel, „massives Wissen über die Kunden zu erlangen“ (Mehanna & Rabe, 2014, S.84). Doch nicht nur für das optimierte Einkaufserlebnis der Kunden wird Big Data Analytics verwendet. Für die Nachbestellung von Waren wird mit Hilfe von Predictive Analytics frühzeitig eine Meldung abgegeben, damit die Versorgungskette effizienter gesteuert werden kann. Von dieser Analyse profitieren auch die Konsumgüterhersteller, die diese gewonnenen Informationen nutzen können, um ihr Produktportfolio den Kunden anzupassen (Mehanna & Rabe, 2014). In einer Zeit wo digitale Medien und smarte Geräte wie Smartphones nicht mehr wegzudenken sind, ist es wichtig, die Kundenwünsche zu beachten und sie zum eigenen Vorteil zu nutzen. Ein Beispiel ist die Integration von smarten Endgeräte in das Einkaufserlebnis. Kunden können die Ware vorbestellen oder direkt im Laden über das Smartphone scannen. Die gesammelten Daten können nun genutzt werden, um Rückschlüsse auf das Verhalten der Kunden zu gewinnen (Mehanna & Rabe, 2014).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Herausforderungen des stationären Handels durch den E-Commerce ein und beleuchtet die entscheidende Rolle von Big Data Analytics zur Wettbewerbsfähigkeit und Kundenbindung, wobei Zielsetzung und Untersuchungsfelder der Arbeit vorgestellt werden.
2 Definitorische Grundlagen: Hier werden die Kernbegriffe "Big Data" und "Big Data Analytics" detailliert erläutert, einschließlich der charakteristischen drei V's (Volume, Velocity, Variety), sowie eine Definition des stationären Handels und dessen aktuelle Lage.
3 Big Data Analytics im stationären Handel: Dieses Kapitel stellt verschiedene Einsatzmöglichkeiten von Big Data Analytics im stationären Handel vor, unter anderem in den Bereichen Produktmanagement, Distributionsmanagement, Preismanagement, Promotionsmanagement und Personalmanagement, und veranschaulicht diese durch Praxisbeispiele wie Tesco und Target.
4 Herausforderung bei der Umsetzung: In diesem Abschnitt werden die wesentlichen Herausforderungen bei der Implementierung von Big Data Analytics behandelt, die sich in technische Aspekte, Reporting-Anforderungen, Personalfragen und die Verantwortung im Umgang mit Daten gliedern.
5 Fazit: Das Fazit fasst die Bedeutung, die vielfältigen Vorteile und die zu bewältigenden Herausforderungen von Big Data Analytics im stationären Handel zusammen und betont die Notwendigkeit, Strategien für die effiziente Nutzung dieser Technologie zu entwickeln.
Schlüsselwörter
Big Data, Big Data Analytics, stationärer Handel, Kundenverhalten, Geschäftsprozesse, Kundenbindung, Lagerhaltung, Preismanagement, Marketingstrategien, Datenschutz, Herausforderungen, Einzelhandel, E-Commerce, Datenanalyse, Prognose, Retail-Technologie.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht den Einsatz von Big Data Analytics im stationären Handel, bewertet deren Auswirkungen auf Geschäftsprozesse und das Kundenerlebnis und beleuchtet die damit verbundenen Herausforderungen und Lösungsansätze, inklusive datenschutzrechtlicher Aspekte.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themenfelder sind die Definition und Anwendung von Big Data Analytics, die Spezifika des stationären Handels, deren Verknüpfung in verschiedenen Managementbereichen (Produkt, Distribution, Preis, Promotion, Personal) sowie die technischen, personellen und rechtlichen Herausforderungen bei der Umsetzung.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, den Einsatz von Big Data Analytics im stationären Handel zu untersuchen, die Auswirkungen auf Geschäftsprozesse und Kundenerlebnis zu bewerten und Handlungsempfehlungen zur bestmöglichen Nutzung der Technologie zu bieten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse und dem Vergleich von theoretischen Konzepten mit praktischen Anwendungsbeispielen, um den Einsatz und die Auswirkungen von Big Data Analytics im stationären Handel zu untersuchen und zu bewerten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Big Data Analytics im stationären Handel, wie im Produkt-, Distributions-, Preis-, Promotions- und Personalmanagement, und illustriert diese durch konkrete Praxisbeispiele von Unternehmen wie Tesco und Target.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird charakterisiert durch Schlüsselwörter wie Big Data, Big Data Analytics, stationärer Handel, Kundenverhalten, Geschäftsprozesse, Kundenbindung, Datenschutz und Herausforderungen.
Welche konkreten Vorteile bietet Big Data Analytics im Produktmanagement des stationären Handels?
Big Data Analytics ermöglicht es, Kundentransaktionen sowie demografische und geografische Daten zu analysieren, um Konsumenten zur richtigen Zeit passende Angebote zu unterbreiten, geeignete Produkte für das Sortiment auszuwählen und Kosten durch optimierte Ein- und Auslistungen zu reduzieren.
Was sind die größten Herausforderungen bei der Implementierung von Big Data Analytics in Bezug auf Personal?
Die größten personellen Herausforderungen liegen in der Notwendigkeit, manuelle Datensammlung und -auswertung zu überwinden, geeignete Abteilungsstrukturen (IT, Analyse, Fachabteilung) zu schaffen und qualifiziertes Personal, insbesondere Data Scientists und Data Designer, zu finden und zu halten.
Wie begegnet Target Corporation der Herausforderung der Datennutzung im Kontext der Kundenvorhersage?
Target Corporation nutzt eine "Guest ID", um Kreditkartendaten, persönliche Informationen und die individuelle Einkaufshistorie systematisch zu verknüpfen. Durch die Analyse dieser Daten können spezifische Verhaltensweisen identifiziert und zukünftiges Kundenverhalten prognostiziert werden, was gezielte und personalisierte Marketingstrategien ermöglicht.
Welche datenschutzrechtlichen Aspekte müssen beim Einsatz von Big Data Analytics im Handel beachtet werden?
Es ist von entscheidender Bedeutung, gesetzliche Anforderungen an den Datenschutz bei der Verarbeitung personenbezogener Daten zu beachten, die ausdrückliche Zustimmung der Kunden für die Datennutzung einzuholen und das Vertrauen der Kunden durch transparente und ethische Praktiken zu wahren.
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- Joshua Schlosser (Author), 2023, Einsatz von Big Data Analytics im stationären Handel, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1668004
