Wie können Daten, welche überall in einer Verkaufsorganisation und mit jeder Kundeninteraktion anfallen, richtig gesammelt und aufbereitet werden? Klar ist, dass die Personalisierung, sowohl online als auch offline eine zentrale Rolle für das Einkaufserlebnis der eigenen Kundschaft spielt. Unternehmen müssen die eigene Kundschaft sehr gut verstehen, damit personalisierte Services und Marketingansprachen funktionieren. Was macht eine erfolgreiche Master Data Orchestration aus und welche Daten sind in diesem Zusammenhang besonders wertvoll?
Bei Fressnapf, der europaweit führende Handelskette für Tiernahrung und -zubehör ist Master Data Orchestration ein zentraler Teil der Digitalisierungs- und Datenstrategie. Neben rund 1900 Fressnapf- bzw. Maxi Zoo-Märkten in dreizehn Ländern, betreibt die Fressnapf Holding SE Onlineshops, stellt der Kundschaft Apps, Kundentreueprogramme und weiterführende Services zur Verfügung. Zum Beispiel bietet Fressnapf den Service den eigenen Haustieren ein GPS-Tracker umzuhängen, welcher dann Bewegungsprofile der Tiere abbildet und daraus, in Rücksprache mit Tierärzten und weiterem Fachpersonal, Aussagen zur Gesundheit der Tiere machen kann. Mit diesem Service kann beispielsweise überprüft werden, ob die Tiernahrung angepasst werden muss.
All diese verschiedenen Services und Touchpoints entlang der User Journey werden bei Fressnapf in einem Omnichannel Ökosystem abgebildet, welches auch aufzeigt, wo welche Daten optimalerweise fliessen sollten, um ein möglichst umfassendes Datenbild zu erhalten und zeitgleich sicherzugehen, dass sich keine Daten-Silos bilden, welche die Auswertung von Daten behindern könnte.
Dieses umfassende Datenbild entsteht jedoch nicht durch das einfache Sammeln von Daten. Bei Fressnapf fliessen zwar die unterschiedlichsten Datentypen in einem Datensee zusammen, die Interpretation und Auswertung der Daten muss aber bereits vorher durchdacht und entsprechend antizipiert werden. Oder anders gesagt: Nur weil eine Person Hundefutter für das eigene Haustier in einer Filiale gekauft hat und diese Daten im Datensee abrufbar sind, heisst das nicht, dass mit dieser Information etwas gemacht werden kann bzw. daraus Rückschlüsse gezogen werden können.
Die grosse Interpretationsfrage und Kunst, wie grosse Mengen an Daten, welche aus der Produktsicht entstanden sind auf die Kundensicht hin zu interpretieren sind, beginnt also schon bei der Erhebung der Daten und der Frage, ob die gewünschten Daten so auch erhoben werden dürfen. Neben Datenschutz-Überlegungen, kommen weitere Herausforderungen hinzu: Welche Daten müssen anonym erhoben werden? Bei welchen können beispielsweise mittels App-Registrierungen zugewiesen werden? Doch nicht nur die Erhebung der Daten stellt wichtige Fragestellungen, sondern vor allem Ziel und Zweck der verschiedenen Datenerhebungen.
Master Data Orchestration verfolgt das Ziel, für verschiedenste Unternehmensbestrebungen wertvolle, datenzentrierte Lösungsvorschläge darzulegen. Vor allem für Marketingkampagnen und Unternehmensmassnahmen, welche sich an der Kundschaft orientieren sind datenbezogene Erkenntnisse unabdingbar. So können nicht nur kurzfristige Massnahmen wie Kampagnen oder die Einführung von neuen Services mit der richtigen Ansprache ans Zielpublikum verschickt werden, sondern auch längerfristige Bestrebungen wie beispielsweise den Ausbaudes Onlinegeschäfts oder Kundentreueprogramme mit Daten massgeblich unterstützen.
Wer mit Daten arbeitet, der weiss, dass Herausforderungen nicht nur technischer Natur sind, sondern auch einen grossen Aufwand auf organisatorischer Ebene erfordert. In diesem Zusammenhang wird innerhalb von Unternehmen gerne auch von Daten-Silos gesprochen. Nicht alle wissen, wo sich Daten im Unternehmen befinden, die vielleicht zentral für das Erreichen von Unternehmenszielen sind oder haben nur teilweise eine Freigabe, mit diesen Daten zu arbeiten. Diese organisatorische Komponente erfordert von Data Orchestration, dass Datenflüsse überprüft und den richtigen Leuten im richtigen Format zugestellt werden.
Denn eines ist wohl das Wichtigste an der Data Orchestration: Das Erkennen der Wichtigkeit von Daten und diese in den richtigen Kontext rücken. Wir danken Iwan Uswak, Senior Expert Data Orchestration bei Fressnapf für das Teilen seiner Erfahrung und das Aufzeigen, dass überall in Unternehmen grosse Datenpotenziale liegen. Bald geht es weiter mit dem nächsten Expert Talk, wir freuen uns und hoffen, dass Sie dann auch wieder dabei sind.
