Zara – Die Nutzung von ‚Big Data‘ zur Schaffung von Geschäftswert

„Es ist ein kapitaler Fehler zu theoretisieren, bevor man Daten hat.“ Sherlock Holmes (Sir Arthur Conan Doyle)

… zumal mit dem Aufkommen der sogenannten „Big Data“ das Thema Datenknappheit der Vergangenheit angehört. Die Erfassung von Daten und deren Umwandlung in Business Insights als Kernelement der Strategie hilft dem spanischen Einzelhändler Zara seit langem, die Produktivität zu steigern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Damit überholte es 2008 Gap als weltgrößten Bekleidungshändler.

Zara ist ein Aushängeschild für exzellente Lieferketten, da sie Trends erkennt, sobald sie auftauchen und neue Artikel schnell an die Geschäfte liefern, um die Bedürfnisse ihrer modebewussten Kunden zu befriedigen. In einer Branche, in der die Standardvorlaufzeit – Design, Produktion und Lieferung neuer Kleidungsstücke – etwa neun Monate beträgt, ist Zara mit nur zwei bis drei Wochen führend. Der Antrieb hinter dieser effektiven Lieferkette ist jedoch die Verwendung von Daten und Analysen für genaue Prognosen und Entscheidungen. Es wird durch Prozesse und Systeme ermöglicht, die entwickelt wurden, um Daten, Analysen, Frontline-Tools und Menschen zusammenzubringen, um Geschäftswert zu schaffen. Die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale von Analytik bei Zara sind:

– Institutionalisierung der Erhebung und Nutzung statistischer Marktdaten in Echtzeit. Die funktionsübergreifenden Designteams von Zara brüten über die täglichen Verkaufs- und Bestandsberichte, um zu sehen, was verkauft wird und was nicht, und aktualisieren ihre Marktsicht ständig. Zweimal wöchentliche Bestellungen von Filialleitern liefern weitere Echtzeitinformationen darüber, was verkauft werden könnte;

– die statistischen Marktdaten mit feinkörnigen Marktrohdaten ergänzen. Erfahrene Einzelhandelsmanager senden regelmäßig Mund-zu-Mund-Feedback zu Kundenwünschen und -präferenzen – alles von „der Rock ist zu lang“ bis „unseren Kunden gefällt der Stoff dieses Kleides nicht“. Manager können auch Änderungen an einem bestehenden Stil vorschlagen oder völlig neue Artikel oder Designs vorschlagen. Der Nutzen von Erkenntnissen aus Geschäften wird am Beispiel einer schmal geschnittenen Kleidungslinie verkörpert, die nicht verkauft wurde. Das Feedback aus den Geschäften war, dass Frauen das Aussehen der schmal geschnittenen Kleidung liebten, aber nicht in ihre üblichen Größen passten, wenn sie die Kleidungsstücke anprobierten. Zara rief die Artikel zurück und ersetzte die Etiketten durch die nächstgrößeren Größen und die Verkäufe explodierten;

– einen adaptiven und informellen Planungsprozess zu schaffen. Es ist fest in die flexible Lieferkette des Unternehmens integriert, da es enge Beziehungen zu seinen 1.400 externen Lieferanten unterhält, die eng mit seinen Designern und Vermarktern zusammenarbeiten. Basierend auf Marktdaten experimentiert Zara mit unterschiedlichsten Angeboten in Kleinserien. Erweisen sie sich als Hit, wird die Produktion entsprechend den lokalen Gegebenheiten hochgefahren bei gleichzeitig schlanken Lagerbeständen und geringen Abschlägen;

– Informationen in der gesamten Organisation weit verbreiten. Auf einer einzigen offenen Büroetage sind Designer, Schnittmacher, Marketingleiter und Merchandiser sowie alle anderen an der Produktion Beteiligten untergebracht. Dies ermöglicht häufige Diskussionen, zufällige Begegnungen und visuelle Inspektionen. Das gesamte Team kann den Gesamtmarkt diagnostizieren, sehen, wie sich seine Arbeit in das Gesamtbild einfügt, und Chancen erkennen, die sonst zwischen die Ritzen der organisatorischen Silos fallen könnten;

– ein einfaches und effektives Informationstechnologiesystem aufzubauen, das allen zur Verfügung steht. Die hauseigene IT von Zara spiegelt den Weg der Organisation wider. Es ist silofrei und für Anbieter und Lieferanten zugänglich, die berichten, dass es einfach zu bedienen ist und schnell Antworten liefert; und

– eine Kultur der Datennutzung aufbauen, um Neues zu lernen und die richtigen Antworten zu finden. Datenanalysen sind die Grundlage des Zara-Modells und ihre Verwendung für die Entscheidungsfindung wird gefördert, da schlechte Entscheidungen nicht streng bestraft werden. Die Ausfallraten für die neuen Produkte von Zara liegen Berichten zufolge bei nur 1 % gegenüber einem Branchendurchschnitt von 10 %.

Vor einigen Jahren betrat Zara das virtuelle Terrain des E-Commerce in den USA, Europa und Japan. Mit diesem Schritt trat es in die nächste Generation der Nutzungsanalyse für Entscheidungsfindung und Echtzeit-Marketing ein: Verfolgung des Verhaltens einzelner Kunden aus Internet-Clickstreams, Aktualisierung ihrer Präferenzen und Modellierung ihres wahrscheinlichen Verhaltens in Echtzeit zusätzlich zur Überwachung sozialer Netzwerke -Netzwerkgespräche und ortsspezifische Smartphone-Interaktionen.



Source by Christelle Espinasse

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