Hintergrund
Wenn man denkt, dass man alles richtig macht – aber eben dann doch nicht alles richtig gemacht hat. Handelsaktivitäten sind eine spannende Sache. Egal ob Merchandising, Rack-Jobbing oder die klassische Sales Promotion, an vielen Stellen entstehen Daten. Daten oft nur den Nachweis einer mit dem Kunden vereinbarten Leistung haben. Bis hierher ist das auch alles gut, aber …
Ich war selbst lange in dem Tätigkeitsumfeld unterwegs und die Innovationsfähigkeit von Agenturen ist sehr unterschiedlich, doch fällt auf, dass wenig Agenturen in der Lage sind, ihren Kunden eine „vollständigere“ Sicht auf den POS, deren Beteiligten und letztendlich potentieller Kunden zu geben. Was meine ich damit?
Es gibt oft nur ein „Standardreporting“, was häufig bedeutet, dass das Erscheinen im Markt und das Ergebnis von Abverkäufen – ich nehme Sales Promotion als Beispiel – meist sehr gewissenhaft reportet wird. Ist auch klar, denn dafür bekomme ich als Agentur mein Geld. Jetzt kommt es aber:
Alle reden von der Customer Journey und Touch Points, dem Mehrwert von Planung, von vorhersagbarer Planung von Einsätzen, Fraud-Prävention und vielen mehr. Das ist in vielen Powerpoint Präsentationen feste Bestandteil und liest sich auf den ersten Blick auf wirklich sexy. Letztendlich sind – ich wiederhole mich – wenige Agenturen in der Lage das aber wirklich inhaltlich- zumindest aktuell – sinnvoll auszufüllen.
BI und Big Data
Daten werden meist nur im eigenen Agentur-Habitat und auftragsbezogen betrachtet. Das engt den Blickwinkel stark ein und minimiert Mehrwerte für den Kunden. Warum nicht weitere Daten – kostenlos – hinzufügen? Kostenlos? Ja, kostenlos! Die Welt ändert sich. Viele Daten sind freiverfügbar und somit integrierbar.
Man achte hierbei allerdings immer auf die Datenquellen. Nicht alle Daten sind auch valide, aber darum geht es gar nicht. Es geht darum mit offenem Blick neue und sinnvolle Datenquellen zu identifizieren und diese mit in das Reporting an den Kunden einzubinden. Doch es geht um weitaus mehr. Es geht darum Planungen den örtlichen Gegebenheiten anzupassen.
Nicht im Regen stehen lassen
Bei Regen brauche ich keine Sonnencreme am Strand oder im Freibad promoten. Gut, ertappt, das ist ein sehr einleuchtendes Beispiel, aber im Ernst: Wie oft habe ich in meiner Verantwortung als Head of Promotion gehört, dass der Umsatz deshalb so schlecht ist, weil das Wetter entweder besonders gut oder eben besonders schlecht war.
War es vor ein paar Jahren noch schwierig diese „gefühlte“ Wahrheit mit Fakten zu belegen, so ist es heute keine große Schwierigkeit mehr, die Wetterdaten der Städte auf die jeweiligen Einsatztage zu mappen. Nun ist man in der Lage Korrelationen zu erkennen und dies bei der zukünftigen Planung zu berücksichtigen. Es ist nur ein kleines Beispiel dafür, dass das Themen Business Intelligence und Big Data keine reinen Buzzwords mehr sind. Richtig eingesetzt erweitern Sie den Blick erheblich und schaffen erhebliche Vorteile für Agentur und Kunden. Ich gehe noch weiter:
Augen und Ohren auf
Mappen wir die Artikeldaten doch mal auf die Kundenrezessionen von Amazon. Warum wir das machen sollten:
1. Weil wir es können 😉
2. Weil wir damit erkennen, wie über ein Produkt gesprochen wird. So können wir ggf. nachvollziehen, warum bestimmt Produkte nicht mehr so häufig verkauft werden oder eben umgekehrt.
3. Weil wir erkennen können, ob es bei einem Produkt ggf. ein Problem gibt.
War ein Fernseher bisher ein klassischer 5 Sterne Kandidat und sinkt urplötzlich auf 2 Sterne ab, müssen wir genauer hinschauen. Gibt es ein technisches Problem, dass wir – Agentur und Kunden – bisher übersehen haben? Gibt es Hinweise auf Verbesserungen und Features, die sich Kunden wünschen? Ich sehe Rezessionen als Quell der Inspiration. Aber denken wir noch weiter:
Preisvergleich schont unser aller Budget
Wir binden Daten von Vergleichportalen ein. Auch hier die Frage nach dem Warum: Weil wir damit Preischwankungen erkennen. Auch diese haben einen Einfluss auf den Absatz in den jeweiligen Channels. Zudem erkennen wir im optimalen Fall Angebote in den eigenen Channels. Warum ist das wichtig? Weil wir hier dann ggf. mit dem Provisionsmodell arbeiten müssen. Denn warum sollte bei einem Produkt das ohnehin beworben und preislich subventioniert wird noch Provision bezahlt werden. Wir sparen uns und dem Kunden das Geld und investieren es lieber in weitere Einsatztage, um die Kunden- und Marken-Präsenz am POS zu erhalten bzw. zu erhöhen und uns besser gegen Mitbewerber abzusichern. Einen habe ich noch:
Danke Google
Wir mappen die Google Stoßzeiten der einzelnen Märkte auf die Abverkaufsergebnisse unserer Promoter. Oder noch besser, wir beziehen diese Daten direkt in die Planung mit ein. Wir planen flexibel und effizient. Warum? Weil wir zu Zeiten, an denen viel Publikumsverkehr ist, vielleicht sogar mit zwei Promotern am Start sind, wogegen wir zu schwachen Zeiten mit einem oder gar keinem Personal planen. Auch hier sparen wir Budget und setzen es im optimalen Fall „sinnvoller“ ein.
Betrug erst gar nicht entstehen lassen
Und wenn wir es richtig verrückt treiben wollen, dann nutzen wir die Technik bei der Betrugsprävention bzw. zur frühzeitigen Erkennung von potentiellen Betrugsfällen. Es werden im Laufe der Jahre so viele Daten gesammelt, mit denen wir die aktuellen Verkaufszahlen abgleichen können.
Kurze Exkurs: Um den Punkt Fraud sicher und sauber abbilden zu können ist ein entsprechendes Datenmodell notwendig. Da sich Produkte ändern – die Produktzyklen werden zudem immer schneller – müssen sinnvolle Cluster und Kategorien gebildet werden, so dass Abweichungen auf Cluster-Ebene erkannt werden können, auch dann, wenn sich Produkte geändert haben. Ich könnte hier jetzt mit einem „sexy“ Buzzword kommen: Künstliche Intelligenz – mein Boss rollt hier zurecht immer mit den Augen, da er das Wort für mehr als deplatziert hält und es in der Aussage etwas Falsches vermittelt* – aber es geht darum „maschinenunterstützt“ eine große Anzahl Daten auf Anomalien zu untersuchen. Artificial Intelligence* (AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet und hat sich zu einem echten Hype-Begriff entwickelt.
Ich sage soviel: Technisch möglich und interessant, allerdings gibt es wichtigere Themen, die helfen das tägliche Geschäft sicherer und effizienter zu machen.
Zurück zum Thema Fraud-Prävention: Aufgrund der großen Menge an Daten und einem durchdachten Algorithmus sind wir systemseitig in der Lage „Ausreiser“ in Absatzzahlen zu erkennen. Das bedeutet nicht, dass es sich hierbei schon um einen Betrugsfall handelt, sondern besagt nur, dass die Anzahl der reporteten Produkte erheblich vom Durchschnitt der bisherigen Werte abweicht. Eine Überprüfung bietet sich an. Schon alleine die Tatsache, dass eine regelmäßige maschinell gestützte Kontrolle stattfindet, kann eine gewisse Abschreckungswirkung auf das Feldpersonal haben. Ein nicht unerheblicher Seiteneffekt und ein großer Beitrag zur Qualitätssicherung.
Zum Schluss
Das alles ist sehr emotional und sicher auch mit einem provokanten Unterton geschrieben. Das ist durchaus so gewollt, denn was mir immer wieder auffällt: Die meisten reden, nur wenige machen. Viele Agenturen reden von BI. Wirklich beschäftigt und vor allem sinnvoll und professionell aufgebaut haben es wenige. Dabei sind die Möglichkeiten riesig und das Potential was liegen gelassen wird immens. Ich finde das einfach nur schade und musste mir deshalb mal Luft machen.
Sollte es jemand bisher geschafft habe … Danke für das Interesse 😉 Sollte jemand darüber reden wollen oder Interesse haben, wie man es besser machen kann? Ich freue mich jederzeit über einen Austausch.