Kundenerfolge

Wie Malzers mit Daten die Umsätze steigert und Retourenquoten senkt

Klaus-Jürgen Mader
Kaufmännischer Leiter, Malzers Backstube GmbH & Co. KG

Unseren Führungskräften standen aktuelle Verkaufsdaten nur mit großem Zeitverzug zur Verfügung. An Ad-hoc-Analysen war nicht zu denken. Gemeinsam mit ORAYLIS haben wir unsere zahlreichen Daten aus unterschiedlichen Systemen gebündelt und nutzbar gemacht, sodass sich unser Filialgeschäft endlich effizient steuern lässt.

So konnten wir nicht nur unsere Retourenquote senken und unser Sortiment optimieren. Wir haben auch eine automatische Betrugserkennung entwickelt, die Unregelmäßigkeiten zuverlässig aufdeckt. Diese Ergebnisse verdanken wir der engen und vertrauensvollen Zusammenarbeit mit ORAYLIS. Deshalb gehen wir jetzt auch gemeinsam mit unserem Partner den Schritt in die Cloud.

Auf einen Blick

  • Kunde: Malzers Backstube GmbH & Co. KG
  • Branche: Handel/Großbäckerei
  • Projektziel: Prognose von Produktionsmengen, Steuerung des Tagesgeschäftes mit aktuellen Verkaufsdaten, Ad-hoc Analysen
  • Technologien: SQL Server, Power BI, perspektivisch Azure Cloud

Malzers Backstube ist in und ums Ruhrgebiet eine echte Institution. Seit 120 Jahren versorgt die Bäckerei-Kette aus Gelsenkirchen ihre Kunden mit frischen Backwaren vom Brötchen bis zum Kuchen. Mittlerweile bietet das Unternehmen seine Produkte an über 150 Standorten an, wobei tagtäglich Unmengen von Daten entstehen. Denn das Filialgeschäft von Malzers ist „hochfrequent“ –heißt: In kurzer Zeit werden viele Verkäufe mit relativ kleinen Beträgen getätigt. Entsprechend umfangreich ist die Zahl der Kassenbons und resultierenden Bondaten.

Allerdings konnten die Verantwortlichen über lange Zeit hinweg keinen ausreichenden Nutzen aus diesem Datenschatz ziehen. „Unsere Daten lagen alle in verschiedenen Systemen vor“, erklärt Klaus-Jürgen Mader, Kaufmännischer Leiter bei Malzers. „Es brauchte einen extrem hohen manuellen Aufwand, um die Daten aufzubereiten. Deshalb konnten unsere Führungskräfte im Verkauf nur mit großem Zeitversatz auf ihre Berichte zugreifen. An vertiefende Ad-hoc-Analysen war erst gar nicht zu denken. Und wegen der fehlenden Datenbasis mangelte es auch an einheitlichen Kennzahlen.“ So regierte bei der Steuerung des Filialgeschäftes an vielen Stellen das Bauchgefühl, wo eigentlich Daten hätten für fundierte Entscheidungen sorgen können.

Am Anfang stand eine „unlösbare“ Aufgabe

Allen Beteiligten bei Malzers war bewusst, dass mit den ungenutzten Daten ein massives Geschäfts- bzw. Wachstumspotenzial verloren geht. Jedoch fiel der Start hin zu einer neuen Datenlösung zunächst schwer: „Uns erschien das wie eine unlösbare Aufgabe“, so Klaus-Jürgen Mader. „Wir wussten überhaupt nicht, wie wir die unterschiedlichen Vorstellungen und Zielsetzungen der einzelnen Personen und Abteilungen unter einen Hut bringen sollten.“

Vor diesem Hintergrund kam es zu einer Zusammenarbeit mit ORAYLIS. „Durch die Unterstützung der ORAYLIS-Experten haben wir das erforderliche Know-how über die technischen Komponenten und das richtige Vorgehen im Projekt aufbauen können.“ Unter anderem lernte das Malzers-Team während der Entwicklungsphase die Vorteile agiler Methoden kennen und schätzen. „Dadurch mussten wir nicht unendlich lange Pflichtenhefte definieren, die oftmals unvollständig abgearbeitet werden und nur viel Kapital verbrennen. Gleichzeitig konnten wir auf aktuelle Entwicklungen schnell reagieren und permanent nachjustieren.“

Retourenquote senken bei der Herstellung von Backwaren

Durch die neue Datenlösung kann Malzers die erforderlichen Produktionsmengen für den Folgetag viel genauer vorhersagen. (Malzers Backstube)

Neue Datenplattform verbessert interne Abläufe

Das Ergebnis der Zusammenarbeit ist eine Business-Intelligence-Plattform auf Basis von Microsoft-Technologien, die die verschiedenen Datensilos zusammenführt. Die zentrale Datenplattform stellt automatisiert einheitliche Berichte für unterschiedliche Unternehmensbereiche bereit, wie Filialsteuerung, Controlling, Produktion und Geschäftsführung. Manuelle Aufwände für die Datenbeschaffung und -aufbereitung werden somit auf ein Minimum reduziert. Was früher Tage und Wochen gebraucht hat, steht heute mit einem Knopfdruck als übersichtlich gestaltete Entscheidungsunterstützung zur Verfügung. Dabei werden die Daten nahezu in Echtzeit aktualisiert, sodass sich das Tagesgeschäft ohne großen Zeitversatz steuern lässt.

Darüber hinaus haben sämtliche Unternehmensbereiche Zugriff auf die Datenbasis. Für individuelle Auswertungen stehen den unterschiedlichen Anwendergruppen jeweils passende Werkzeuge zur Verfügung, wie Power BI oder Excel. Dadurch haben alle Mitarbeiter jederzeit die Möglichkeit, individuelle Ad-hoc-Analysen vorzunehmen, um komplexere Fragestellungen zu beantworten und neue Erkenntnisse zu erschließen.

Vielfältige Vorteile für das Geschäft und die Kunden

Die umfangreichen Verbesserungen bei der Datenanalyse haben schließlich auch konkrete Auswirkungen auf das Geschäft. „Letztlich entscheiden wir immer auf Basis der heutigen Ereignisse, welche Mengen wir für morgen produzieren“, erläutert Klaus-Jürgen Mader. „Durch unsere neue Lösung sind nicht nur diese Prognosen deutlich zuverlässiger – weil daten- bzw. faktenbasiert. Wir können auch über den Tag hinweg unerwartete Engpässe oder Überschüsse frühzeitig erkennen und schnell darauf reagieren, etwa indem wir Ware umlagern oder nachliefern.“ So werden die vorhandenen Verkaufspotenziale optimal ausgeschöpft und die Umsätze gesteigert. Gleichzeitig ließ sich die Retourenquote senken und das Sortiment optimieren.

Doch nicht nur das: „Natürlich sind auch unsere Kunden zufriedener und lassen sich langfristiger binden, weil sie zu jeder Tageszeit aus der gesamten Bandbreite frischer Waren wählen können.“ Hinzu kommt eine automatische Betrugserkennung, die durch die Kombination aus Bondaten und Einsatzplänen Unregelmäßigkeiten zuverlässig aufdeckt. „Alle diese Ergebnisse verdanken wir der engen und vertrauensvollen Zusammenarbeit mit ORAYLIS. Deshalb gehen wir jetzt auch gemeinsam mit unserem Partner den Schritt in die Cloud.“

turn your data into value.

Auf einen Blick

  • Kunde: Malzers Backstube GmbH & Co. KG
  • Branche: Handel/Großbäckerei
  • Projektziel: Prognose von Produktionsmengen, Steuerung des Tagesgeschäftes mit aktuellen Verkaufsdaten, Ad-hoc Analysen
  • Technologien: SQL Server, Power BI, perspektivisch Azure Cloud
Dirk Ohligschläger
turn your data into value

Lassen Sie uns loslegen!

Wollen auch Sie mehr geschäftlichen Nutzen aus Ihren Daten ziehen und Ihre digitale Transformation vorantreiben?

Join #teamoraylispeople

Gestalte mit uns
die Welt der Daten

Kundenerfolge

Wie die ANWR Group mit KI automatisch Produktbilder verschlagwortet

Auf einen Blick

  • KI-gestützte Bilderkennung identifiziert zuverlässig die Eigenschaften von Produkten
  • Manuelle Aufwände und Fehlerquoten werden deutlich gesenkt
  • Spezielles Vorgehen verringert massiv den Aufwand bei der Entwicklung

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht Prozessautomatisierungen, die den Menschen zwar nicht ersetzen können, ihm aber viele Routineaufgaben abnehmen. Ein herausragendes Beispiel ist unsere KI-Lösung für die ANWR Group, europaweit eine der führenden Handelskooperationen für Bekleidung und unter anderem Betreiber des Shopping-Portals „schuhe.de“. Ursprünglich waren die Mitarbeiter des Unternehmens gefordert, die Merkmale von Produkten laufend manuell zu erfassen, um dem Kunden bei der Produktsuche erforderliche Filtermöglichkeiten – etwa nach Schuhtyp, Marke oder Farbe – bieten zu können. Diese Vorgehensweise ist nicht nur zeitintensiv, sondern auch fehleranfällig – insbesondere, wenn zum Saisonwechsel eine Vielzahl neuer Produkte erscheinen.

Daher haben wir eine KI-gestützte Bilderkennung für Schuhe entwickelt, die eintreffende Ware allein auf Basis der Produktfotos automatisch verschlagwortet. Hierbei wurde eine Vorgehensweise gewählt, die einerseits Aufwand einspart und andererseits zu ausgezeichneten Analyseergebnissen führt.

Alexander Hock, Geschäfdtführer der ANWR Media GmbH

„KI ist sicherlich ein komplexes Thema. Mit ORAYLIS an unserer Seite haben wir aber schnell bemerkenswerte Ergebnisse erzielt.“ – Alexander Hock, Geschäftsführer ANWR Media GmbH

Die Lösung für unseren Kunden

Grundlage für unser Modell zur Bilderkennung bildet ein neuronales Netzwerk, das wir mit entsprechenden Bilddaten trainiert haben. Eine solche Trainingsphase kann selbst auf spezialisierter Hardware einige Wochen oder sogar Monate in Anspruch nehmen – wenn man bei null anfängt.

Deshalb haben wir auf ein vortrainiertes Bilderkennungsmodell zurückgegriffen und dieses auf die Ansprüche der ANWR Group zugeschnitten. So haben wir zunächst die vorhandenen Schlagworte auf die Kategorien, Farben und weiteren Eigenschaften des Shopping-Portals angepasst. Dem folgten mehrere Testphasen, in denen das Modell feinjustiert wurde. Durch dieses Vorgehen konnten wir einen Großteil des Trainingsaufwandes einsparen.

Wie aus Daten neue Werte werden

Grundsätzlich zeigt das Projekt, dass selbst komplexe KI-Anwendungen nicht zwingend hohe Aufwände erfordern müssen. Der ANWR Group steht trotz der extrem kurzen Trainingsphase ein hochspezialisiertes Modell für die Bilderkennung zur Verfügung, das bei der Verschlagwortung von Produkten massiv Zeit einspart. Dabei ermittelt das Modell die Produkteigenschaften inzwischen mit erstaunlicher Präzision. Die Fehlerquote ist mittlerweile geringer, als bei der manuellen Erfassung. Und: Die Bilderkennung ist nicht auf professionelle Produktfotos beschränkt. Sie funktioniert ebenso bei selbstgeschossenen Smartphone-Fotos.

turn your data into value.

Auf einen Blick

  • KI-gestützte Bilderkennung identifiziert zuverlässig die Eigenschaften von Produkten
  • Manuelle Aufwände und Fehlerquoten werden deutlich gesenkt
  • Spezielles Vorgehen verringert massiv den Aufwand bei der Entwicklung
Jens Kröhnert
turn your data into value

Lassen Sie uns loslegen!

Wollen auch Sie Künstliche Intelligenz nutzen, um mit weniger Aufwand viel mehr erreichen zu können?

Join #teamoraylispeople

Gestalte mit uns
die Welt der Daten

Kundenerfolge

Handel: So optimieren Sie Ihre Werbeausgaben

Auf einen Blick

  • Modell zur Werbeerfolgskontrolle misst die Ergebnisse von Marketingaktionen
  • Erkenntnisse ermöglichen optimalen Artikelmix für Maßnahmen
  • Erfolg von geplanten Aktionen lässt sich mittels Kennzahlen vorhersagen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

„Ich weiß, die Hälfte meiner Werbung ist hinausgeworfenes Geld. Ich weiß nur nicht, welche Hälfte.“ – Die viel zitierte Weisheit von Henry Ford hat für den Handel nichts an Aktualität eingebüßt. Im Gegenteil: Aufgrund gesättigter Märkte ist die Branche vor allem damit beschäftigt, sich mittels massiver Werbeaktionen gegenseitig Kunden streitig zu machen. Inzwischen entfällt ein Gros der Marketingausgaben von Handelsunternehmen auf diesen Posten – Tendenz weiterhin steigend.

Anders als Henry Ford können die Retailer heutzutage allerdings mit Hilfe ihrer Daten den Anteil der fehlinvestierten Werbegelder relativ genau bestimmen und gezielt reduzieren. So haben wir für ein großes deutsches Handelsunternehmen ein Modell zur Werbeerfolgskontrolle entwickelt, das genau dies ermöglicht.

Die Lösung für unseren Kunden

Technologisch basiert das Modell auf einer sehr leistungsfähigen Microsoft-Plattform. Mit Hilfe der Lösung kann unser Kunde zunächst für jeden seiner Artikel die Baseline Sales pro Tag und Filiale speichern und kalkulieren. Diese Normalwerte werden dann den Umsätzen in einem Aktionszeitraum gegenübergestellt. Aus der Differenz resultiert der Umsatz, der mit der jeweiligen Werbemaßnahme erzielt wurde – nachvollziehbar bis auf Bon-Ebene und für jeden einzelnen Artikel. Ebenso wird gemessen, ob ein Aktionsartikel Mitnahmeeffekte fördert.

Wie aus Daten neue Werte werden

Unser Kunde kann jetzt den Erfolg seiner Werbung detailliert bewerten. Bei jeder Aktion lassen sich die Topseller, Mitläufer und Ladenhüter genau identifizieren und im System hinterlegen. Auch eine kombinierte Betrachtung der unterschiedlichen Werbekanäle ist möglich. Zudem werden externe Quellen, wie etwa Wettbewerbs-, Wetter- oder demografische Daten hinzugezogen.

Alle diese Erkenntnisse gehen schließlich in einen Index ein, der mittels definierter Kennzahlen bereits bei der Planung von Aktionen – wie etwa einem Angebotsprospekt – den zu erwartenden Erfolg misst. Fällt die Bewertung negativ aus, kann unser Kunde entsprechend nachjustieren. So lässt sich für jedes Werbemedium und jeden Kanal der optimale Artikelmix definieren, wobei auch Kannibalisierungseffekten vorgebeugt wird.


turn your data into value.

Auf einen Blick

  • Modell zur Werbeerfolgskontrolle misst die Ergebnisse von Marketingaktionen
  • Erkenntnisse ermöglichen optimalen Artikelmix für Maßnahmen
  • Erfolg von geplanten Aktionen lässt sich mittels Kennzahlen vorhersagen
Jens Kröhnert
turn your data into value

Lassen Sie uns loslegen!

Möchten auch Sie Ihre Daten nutzen, um Ihre Werbegelder optimal zu investieren?

Join #teamoraylispeople

Gestalte mit uns
die Welt der Daten

Kundenerfolge

Bondatenanalyse bis auf Artikelebene: So erzielen Sie einen maximalen Nutzen für Ihr Geschäft

Auf einen Blick

  • Zentrale, digitale Plattform führt historische Kassendaten aus drei Jahren zusammen
  • Bondaten können erstmals bis auf Artikelebene analysiert werden
  • Von Erkenntnissen profitieren diverse Fachbereiche von Controlling über Marketing bis hin zu Einkauf und Revision.

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Die Analyse von Kassenbons kann im Handel eine Quelle für vielfältige Verbesserungen des Geschäftes sein. Allerdings ist Bondatenanalyse nicht gleich Bondatenanalyse, wie das Beispiel eines unserer Kunden zeigt. Der große Handelskonzern nutzte bereits Kassendaten als Entscheidungsunterstützung. Allerdings konnten lediglich historische Auswertungen auf aggregierten Daten vorgenommen werden. Auch Ad-hoc-Analysen waren kaum möglich. Entsprechend wurden die Potenziale der umfangreich vorhandenen Datenbestände allenfalls ansatzweise ausgeschöpft.

Zurückzuführen war diese Situation vor allem darauf, dass jede Abteilung auf eigenen Systemen mit zu geringer Leistung sowie einem eigenen, sehr begrenzten Datenpool arbeitete. Daher bestand unser wichtigster Arbeitsschritt darin, sämtliche Daten mit maximaler Detailtiefe in einem modernen Enterprise Data Warehouse (DWH) zusammenzuführen, zu vernetzen und unternehmensweit bereitzustellen.

Die Lösung für unseren Kunden

In dem zentralen Enterprise DWH haben wir die historische Kassendaten der vergangenen drei Jahre vereint. Insgesamt handelt es sich um über 100 Milliarden Bonzeilen bzw. 30 TB an Daten. Die enormen Datenmengen sowie die komplexen Anforderungen einer detaillierten Bondatenanalyse erfordern ein hoch performantes Datenmodell sowie moderne, leistungsfähige Technologien. Neben unserer langjährigen Erfahrungen haben uns hier die Produkte von Microsoft haben wie gewohnt beste Dienste geleistet.

Die neue Lösung bietet unserem Kunden eine hohe Datenqualität, große Transparenz der Quellen sowie eine sehr effiziente Datenverarbeitung. Beispielsweise lassen sich Daten für Ad-hoc-Analysen binnen weniger Sekunden abrufen. Dabei werden die Daten intelligent verarbeitet – sprich: Auch unterschiedliche Formate können einheitlich in einem Verarbeitungsschritt ausgelesen. Diese Prozesse laufen automatisiert ab.

Wie aus Daten neue Werte werden

Unser Kunde kann nun jeden Kassenbon bis auf die Ebene einzelner Artikel analysieren. Davon profitieren ganz unterschiedliche Unternehmensbereiche, wie zum Beispiel:

Controlling

  • Ad-hoc-Analysen mit allen relevanten Kennzahlen und Dimensionen
  • Vergleich von Filialen und Regionen sowie Produkten und Produktgruppen
  • Daten können als zuverlässige Grundlage für wichtige Entscheidungen genutzt werden

Marketing

  • Daten zu Baseline-Sales pro Tag, Filiale und Artikel sowie Mitnahmeeffekten von Aktionswaren
  • Modell zur Werbeerfolgskontrolle optimiert Marketingausgaben
  • Integrierte Bestandsführung für die ergänzende Bewertung von Saisonartikeln und Rabattaktionen
  • Maßgeschneiderte Angebote und Rabatte für Kunden
    Einkauf
  • Ermittlung des besten Preises im Verhältnis zum Absatz steigert Umsätze und Gewinne
  • Auswertung der Autodisposition optimiert Regalauslastung und Kapitalbindung

Revision

  • Unregelmäßigkeiten werden automatisch angezeigt bzw. aufgedeckt


turn your data into value.

Auf einen Blick

  • Zentrale, digitale Plattform führt historische Kassendaten aus drei Jahren zusammen
  • Bondaten können erstmals bis auf Artikelebene analysiert werden
  • Von Erkenntnissen profitieren diverse Fachbereiche von Controlling über Marketing bis hin zu Einkauf und Revision.
Jens Kröhnert
turn your data into value

Lassen Sie uns loslegen!

Möchten auch Sie Ihre Kassendaten nutzen, um Ihr Geschäft umfassend zu optimieren und sich einen klaren Vorsprung gegenüber Ihren Wettbewerbern zu verschaffen?

Join #teamoraylispeople

Gestalte mit uns
die Welt der Daten

Kundenerfolge

Shopping Portal optimiert sein Finanzreporting mit Power BI

Auf einen Blick

  • Finanzreporting wird durch den Einsatz von Power BI automatisiert
  • Selbst unerfahrene Anwender können mit Daten arbeiten und neue Werte für das Geschäft schaffen
  • Kollaborationsplattform ermöglicht unternehmensweite Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse

Die Geschäftssituation unseres Kunden

„Online“ zu sein, ist längst kein Wettbewerbsvorteil mehr. Auch Shopping Portale sehen sich einem immer höheren Konkurrenzdruck ausgesetzt, der laufende Optimierungen und schnelle Entscheidungen auf Basis von Daten verlangt. Das zeigte sich auch bei einem bekannten deutschen Anbieter für Markenwaren. Bis zum Zeitpunkt unserer Zusammenarbeit wurde das Finanzreporting des Unternehmens ausschließlich manuell erstellt und per Mail verschickt. Ebenso existierten keine adäquaten Werkzeuge für Ad-hoc-Analysen zu akuten Geschäftsfragen. Aufgrund eines massiven Anforderungsstaus im unternehmenseigenen Data Warehouse (DWH) waren schließlich auch viele wichtige Kennzahlen nicht verfügbar. Somit bestand dringender Bedarf nach einer modernen Lösung, die der Finanzabteilung eine effiziente und flexible Nutzung der vorhandenen Daten ermöglichte.

Die Lösung für unseren Kunden

Mit Hilfe von Power BI – Microsofts führendem Self-Service-Dienst in der Azure Cloud – konnten wir für die Abteilung schnell eine eigene Analyselösung aufbauen. Hierfür wurden die Daten aus den verschiedenen Quellen importiert und zu einem aktualisierbaren Datenmodell zusammengeführt, das alle relevanten Finanzkennzahlen für die Steuerung des Unternehmens abbildet. Davon ausgehend lassen sich Standardberichte und Dashboards automatisiert bereitstellen. Ebenso bietet Power BI den fachlichen Nutzern vielfältige Möglichkeiten, Ad-hoc-Analysen nach eigenen Vorstellungen vorzunehmen. Alternativ steht auch das bekanntere Microsoft Excel als Werkzeug zur Verfügung. Zudem haben wir über das Power-BI-Portal eine unternehmensweite Kollaborationsplattform in der Cloud etabliert, die auch anderen Personengruppen und Bereichen im Unternehmen Zugriff die Analyseergebnisse der Abteilung verschafft.

Wie aus Daten neue Werte werden

Dank des einfachen Datenmodells sowie der verwendeten Self-Service-Werkzeuge können selbst unerfahrene Anwender eigenständig mit Daten arbeiten, um aussagekräftige Reports, Dashboards und Ad-hoc-Analysen zu erstellen. Dabei gewährleistet nicht zuletzt der ergänzende Einsatz von Excel eine hohe Nutzerakzeptanz. Durch den freien Zugang über die Kollaborationsplattform profitieren auch anderen Unternehmensbereiche von den gewonnenen Erkenntnissen. Management wie Fachbereiche können sogar jederzeit mobil auf alle wichtigen Informationen zugreifen. Darüber hinaus lassen sich Kennzahlen weitaus schneller realisieren bzw. erweitern, sodass das Berichtswesen der Finanzabteilung eine deutlich validere Entscheidungsgrundlage bildet.

Allerdings: Derart isolierte Analyselösungen verschaffen Unternehmen nur kurzfristig Luft im digitalen Wettlauf. Mittel- bis langfristig führen diese sogenannten Datensilos zu einem Wildwuchs an Berichten und dem Verlust einheitlicher Kennzahlen. In einem nächsten Schritt gilt es also, das vorhandene DWH zu einer digitalen Plattform in der Cloud auszubauen, die sämtliche Unternehmensbereiche und deren Daten vereint. Power BI bietet nicht nur für diesen Ansatz die besten Voraussetzungen. Der Dienst ist harmonisch in das vielfältige Öko-System der Azure Cloud Services eingebunden. Entsprechend kann er nach Bedarf zu einem modernen DWH ausgebaut werden, das jedes erdenkliche Szenario einer zeitgemäßen Datenauswertung von Prognoseszenarien bis zu digitalen Produkten bedient.


turn your data into value.

Auf einen Blick

  • Finanzreporting wird durch den Einsatz von Power BI automatisiert
  • Selbst unerfahrene Anwender können mit Daten arbeiten und neue Werte für das Geschäft schaffen
  • Kollaborationsplattform ermöglicht unternehmensweite Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse
Jens Kröhnert
turn your data into value

Lassen Sie uns loslegen!

Wollen auch Sie mit Power BI Ihre Datenanalyse modernisieren und sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile verschaffen?

Join #teamoraylispeople

Gestalte mit uns
die Welt der Daten

Kundenerfolge

Daten machen’s möglich: Bäckerei-Kette steigert Umsätze und senkt Retouren

Auf einen Blick

  • Digitale Plattform macht erstmals sämtliche Daten aus dem operativen Geschäft verfügbar
  • Echtzeitanalysen ermöglichen schnelle und flexible Reaktionen im Tagesgeschäft
  • Kundenzufriedenheit und Umsätze steigen, während die Retourenquote sinkt

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Der effiziente Einsatz von Daten bietet Bäckerei-Ketten in vielfältiger Hinsicht die Möglichkeit, ihre Geschäftsabläufe und den Service für den Verbraucher zu verbessern. Das zeigt das Beispiel eines mittelständischen Bäckereibetriebes, der zu unseren Kunden zählt. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, zu jeder Tageszeit ein ebenso vollständiges wie frisches Warenangebot in seinen rund 30 Filialen bereitzuhalten. Gleichzeitig soll die Retourenquote möglichst gering sein.

Um den laufenden Spagat zwischen einer Über- und Unterversorgung der einzelnen Filialen zu gewährleisten, stehen Unmengen an Daten beispielsweise aus Kassenvorgängen und Logistik zur Verfügung. Allerdings fehlten unserem Kunden:

  • eine zentrale Plattform, die alle Daten zusammenführt und einheitliche Berichte und Erkenntnisse über alle Geschäftsbereiche hinweg ermöglicht
  • geeignete Werkzeuge, mit denen Anwender aus den Fachabteilungen gezielt eigene Analysen vornehmen können
  • Echtzeitdaten, die schnelle und flexible Reaktionen im Tagesgeschäft erlauben

Die Lösung für unseren Kunden

Damit unser Kunde seine Daten effektiv in Werte für sein Geschäft verwandeln kann, haben wir zunächst eine zentrale Datenbank auf Basis von Microsoft-Technologien aufgebaut. Hier werden alle Daten aus dem operativen Geschäft nahezu in Echtzeit verarbeitet und zusammengeführt. Dazu zählen nicht nur Bon- und Lieferdaten, sondern auch Informationen zu Beständen, Retouren, Bestellungen, Produktion, Personal, Energieverbrauch und dem Wetter. Im Endeffekt wird der gesamte Prozess von der Herstellung bis zum Verkauf abgebildet.

Sämtliche Unternehmensbereiche – ob Vertrieb, Controlling, Produktion oder Innendienst – haben Zugriff auf diese integrierte Datenplattform. Für die Auswertung stehen den unterschiedlichen Anwendergruppen jeweils passende Analysewerkzeuge zur Verfügung, wie etwa Power BI, Excel oder Reporting Services. So können alle Mitarbeiter individuelle Ad-hoc-Analysen auf den gewünschten Daten schnell und einfach vornehmen. Standardberichte zu den relevanten Kennzahlen werden automatisiert geliefert. Die Gestaltung des Berichtswesens haben wir durch ein einheitliches Information Design nach IBCS-Vorgaben optimiert.

Wie aus Daten neue Werte werden

Durch die laufende Analyse tagesaktueller Verkaufsdaten hat unser Kunde seine Ziele erreicht:

  • die Mitarbeiter können etwaige Engpässe oder Überschüsse frühzeitig erkennen
  • fehlende Ware lässt sich umgehend nachliefern oder umlagern
  • Verbraucher können zu jederzeit und in jeder Filiale aus der gesamten Bandbreite an Produkten wählen
  • Kunden sind zufriedener und lassen sich langfristiger binden
  • Verkaufspotenziale werden optimal ausgeschöpft, sodass der Umsatz steigt
  • die Retourenquote hat sich spürbar verringert

Darüber hinaus profitiert das Unternehmen von Fraud-Analysen, die Unregelmäßigkeiten bei den Kassensystemen effektiv aufdecken. Nicht zuletzt bieten die vielfältigen Analysemöglichkeiten von Verkaufsdaten, Kaufverhalten, Filialentwicklung sowie Produktions- und Liefermengen unterschiedlichen Abteilungen eine deutlich fundiertere Planungsgrundlage. Dabei müssen die Anwender keine Zeit mehr in die Datenbeschaffung und -aufbereitung investieren, da die relevanten Informationen zentral verfügbar und leicht zugänglich sind. Ebenso spart die Automatisierung von Prozessen an vielen Stellen manuelle Aufwände.


turn your data into value.

Auf einen Blick

  • Digitale Plattform macht erstmals sämtliche Daten aus dem operativen Geschäft verfügbar
  • Echtzeitanalysen ermöglichen schnelle und flexible Reaktionen im Tagesgeschäft
  • Kundenzufriedenheit und Umsätze steigen, während die Retourenquote sinkt
Dirk Ohligschläger
turn your data into value

Lassen Sie uns loslegen!

Wollen auch Sie die Potenziale in Ihren Daten besser nutzen, um neue Werte für Ihr Geschäft, Ihre Kunden und Ihre Mitarbeiter zu erschließen?

Join #teamoraylispeople

Gestalte mit uns
die Welt der Daten

Kundenerfolge

Bäckerei trifft zuverlässige Prognosen mit anonymen Kundendaten

Auf einen Blick

  • KI-gestütztes Churn-Modell basiert allein auf anonymisierten Daten zum Kaufverhalten
  • Controlling kann die Abwanderung von Kunden zuverlässig vorhersagen
  • Lösung ließ sich schnell und wirtschaftlich mit den Diensten der Azure Cloud aufbauen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Um mit Künstlicher Intelligenz (KI) zuverlässige Prognosen zum Verhalten Ihrer Kunden treffen zu können, bedarf es nicht zwangsläufig einer Unmengen an Daten. Auch mittelständische Unternehmen mit verhältnismäßig überschaubaren Datenbeständen können sich diese spannenden Möglichkeiten der Digitalisierung erschließen. Das zeigt unser Vorgehen bei einer deutschen Bäckerei-Kette: Das Unternehmen arbeitet mit anonymen Kundenkarten, die vor allem Rabattvorteile bieten. Tatsächlich werden die 350.000 aktiven Karten bei etwa 60 Prozent aller Einkäufe genutzt. Allein auf Basis dieser Daten zum Kaufverhalten, haben wir nunmehr ein sogenanntes Churn-Modell trainiert, das eine potenzielle Abwanderung von Kunden frühzeitig erkennt.

Die Lösung für unseren Kunden

Um unser KI-gestütztes Prognosemodell aufzubauen, haben wir zunächst den typischen „Abwanderer“ definiert: Kunden, die drei Monate lang bei der Bäckerei-Kette gekauft haben und dann drei Monaten nicht mehr. Mit dieser Vorgabe sowie der Kaufhistorie aus den Kundenkarten wurde dann das Modell trainiert.

Unser Vorgehen im Überblick:

  • Wir trainieren ein Modell mit der Advanced-Analytics-Komponente des SQL Servers in der Azure Cloud
  • Über einen längeren Zeitraum vergleichen wir die Analysen des Modells mit dem Kaufverhalten der Kunden
  • Wir überführen die Analyseergebnisse in das vorhandene Business Intelligence (BI) System
  • Über eine Self-Service-Anwendung stellen wir die Ergebnisse dem Controlling bereit
  • Mittels neuer Daten verfeinern wir laufend die Klassifizierung

Wie aus Daten neue Werte werden

Der beschriebene Lösungsaufbau ermöglicht es auf wirtschaftliche Weise, das Verhalten der Kunden zuverlässig zu analysieren.

Die Vorteile im Überblick:

  • Das Controlling kann Abwanderungstendenzen von Kunden zuverlässig vorhersagen.
  • Die Betrachtung einzelner Kunden ermöglicht individuelle Marketingmaßnahmen, z.B. spezielle Gutscheine.
  • Selbst kleine Veränderungen im Kaufverhalten werden frühzeitig erkannt, sodass ein schnelles Gegensteuern möglich ist.
  • Erwartete Umsatzeinbußen durch Kündigungen können nach Region, Filiale und Zeitraum analysiert werden.
  • Auch übergeordnete Entwicklungen lassen sich erkennen, etwa wenn der Wettbewerb eine spezifische Region zunehmend durchdringt.
  • Durch den Einsatz von Cloud-Komponenten kann die Lösung schnell und kostengünstig aufgesetzt und erweitert werden.


turn your data into value.

Auf einen Blick

  • KI-gestütztes Churn-Modell basiert allein auf anonymisierten Daten zum Kaufverhalten
  • Controlling kann die Abwanderung von Kunden zuverlässig vorhersagen
  • Lösung ließ sich schnell und wirtschaftlich mit den Diensten der Azure Cloud aufbauen
Jens Kröhnert
Join #teamoraylispeople

Gestalte mit uns
die Welt der Daten

Kundenerfolge

Handel: So können Daten das Geschäft mit verderblicher Ware optimieren

Auf einen Blick

  • Web-App für das Ultrafrischegeschäft ermöglicht punktgenaue Planung von Bestell- und Liefermengen
  • Einheitliche Planungs- und Analyseoberfläche beschleunigt die Prozesse
  • Verkaufspotenziale werden besser genutzt und Abschriftsquoten gesenkt

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Der richtige Einsatz von Daten kann an jeder Stelle Ihres Unternehmens die Abläufe verbessern und zu beträchtlichen Einsparungen in Zeit und Geld führen. Beispiel Handel: Für einen europäischen Marktführer haben wir eine Lösung geschaffen, durch die die Prozesse rundum das Geschäft mit ultrafrischen Produkten – wie Obst, Gemüse und Schnittblumen – optimiert werden konnten. Denn: Zu große Bestell- und Liefermengen erzeugen hohe Verluste, da die Ware verfällt. Sind hingegen die Regale in den Filialen leer, wandern die Kunden zum Wettbewerb ab.

Ursprünglich nutzte das Unternehmen diverse Anwendungen für seine unterschiedlichen Planungs- und Analysetätigkeiten. Das behinderte nicht nur die internen Abläufe. Vielmehr litt auch die Qualität der Erkenntnisse, da die zugrundeliegenden Daten weder vollständig noch einheitlich waren. Wir haben nun alle Prozessschritte unter einer nutzerfreundlichen Oberfläche vereint und gleichzeitig für eine verlässliche Datenbasis gesorgt.

Die Lösung für unseren Kunden

Unsere integrierte Planungs- und Analyseoberfläche haben wir mit ASP.NET entwickelt und als Web-Applikation über den Browser bereitgestellt. Die App greift mittels Reporting Services auf ein Data Warehouse (DWH) zu, das historische Daten zu Abverkäufen und Aktionen nach Region und Zeit sowie in hoher Detailtiefe liefert. Ergänzend stellen wir laufend aktualisierte Lieferantenbewertungen bereit, die konzernweit beim Lagereingang mittels abgestimmter KPIs vorgenommen werden.

Die Kombination von Reporting Services und ASP.NET ermöglicht eine datengestützte Planung von hoher Anwenderfreundlichkeit. Zudem stehen Exportmöglichkeiten in unterschiedlichsten Formaten zur Verfügung, durch die sich Analyseergebnisse nahtlos in weiterführende Systeme wie z.B. SAP überführen lassen.

Wie aus Daten neue Werte werden

Der Handelskonzern nutzt seine Daten nun effektiv für die gesamte Organisation seines Ultrafrischegeschäftes. Dabei entstehen Werte auf unterschiedlichen Ebenen:

Mitarbeiter

  • Alle Analysen von der Mengen- über die Aktions- bis hin zur Saisonplanung werden abgedeckt
  • Schnelles und effizientes Arbeiten über eine vollintegrierte Web-Oberfläche
  • Vorschläge aus dem System bieten fundierte Entscheidungsunterstützung
  • Bessere Lieferantenauswahl durch Qualitätsanalysen auf Basis von KPIs und Schwellenwerten
  • Abgeschlossene Planungen lassen sich aggregiert und in Berichtsform direkt an Folgesysteme übermitteln

Unternehmen

  • Kostenersparnis durch beschleunigte Abläufe und geringere Abschriftsquoten
  • Höhere Kundenzufriedenheit und – bindung wegen besserer Warenverfügbarkeit
  • Mehr Umsatz, da Verkaufschancen besser genutzt werden

Verbraucher und Gesellschaft

  • Waren sind für den Verbraucher bei Bedarf verfügbar
  • Es wandern weniger Nahrungsmittel direkt in den Müll


turn your data into value.

Auf einen Blick

  • Web-App für das Ultrafrischegeschäft ermöglicht punktgenaue Planung von Bestell- und Liefermengen
  • Einheitliche Planungs- und Analyseoberfläche beschleunigt die Prozesse
  • Verkaufspotenziale werden besser genutzt und Abschriftsquoten gesenkt
Jens Kröhnert
turn your data into value

Lassen Sie uns loslegen!

Möchten auch Sie Ihre Daten nutzen, um die Prozesse rund um Ihr Geschäft zu optimieren?

Join #teamoraylispeople

Gestalte mit uns
die Welt der Daten