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Verfasst von Marco Geuer am 17. Februar 2015. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Gute Datenqualität sichert den Erfolg von Omni-Channel-Strategien
Omni-Channel, das nächste große Ding im Retailing. Im Gegensatz zum Multi-Channel, wo Kunden die verschiedenen Vertriebskanäle hintereinander nutzen, bietet Omni-Channel die Möglichkeit die Vertriebskanäle parallel zu nutzen.
Laut einer Studie der IDC (International Data Corporation) sollen Konsumenten, die überall einkaufen, noch mehr Geld ausgeben als andere. Zusätzlich ermöglicht lt. IDC Omni-Channel den Händlern eine bessere Lagereffizienz, sprich eine Verringerung der Bestandsverluste um 20 bis 60 Prozent bezogen auf den Umsatz. Darüber hinaus könne eine höhere Werbewirksamkeit und damit höhere Umsätze, Transaktionsgrößen und Kundenrentabilität sowie eine angepasste Planung zukünftiger Produkte erreicht werden.
Das Ganze funktioniert nur dann erfolgreich, wenn einerseits die Prozesse und Datenlogistik darauf abgestimmt sind, z.B. mit Hilfe eines MDM (Master Data Management), und anderseits die Daten in einer entsprechend hohen Qualität vorliegen und das kontinuierlich.
Schlechte Datenqualität wirkt sich nachteilig sehr unterschiedlich auf das Omni-Channel-Retailing aus. Wenn Kundendaten nicht vollständig sind oder es Dubletten gibt, so wird es sehr schwierig den Konsumenten über alle Vertriebskanäle gleichbleibend zu erkennen, anzusprechen und zum Kauf zu bewegen. Dies kann aber auch passieren, wenn Produktdaten unvollständig und oder fehlerhaft sind oder es auch hier Dubletten gibt. Somit kann es vorkommen, dass Produkte falsch betitelt oder mit falschen Preisen versehen sind oder dass das gleiche Produkt mehrmals angeboten wird. Sind die Produktdaten mit der Lagerwirtschaft verbunden, wird das Produkt mal als lieferbar gekennzeichnet und ein anderes mal nicht. Spätestens, wenn die beschriebenen Szenarien für den Konsumenten offensichtlich werden, wird er verschreckt und ist im schlimmsten Fall für lange Zeit verloren.
Auf Grund des hohen Wettbewerbs können Unternehmen und besonders Retailer sich eine fehlende Datenqualitätsstrategie nicht mehr leisten. Umso überraschender ist es immer wieder, wie wenig Unternehmen Aussagen über ihre Datenqualität machen können und wie hoch das damit verbundene Risiko ist, Umsätze nicht realisieren zu können.
Zur Sicherung eines effektiven Omni-Channel-Managements sollte eine sog. DQ-Firewall - bestehend aus DQ sichernden Prozessen, Verantwortlichkeiten, Software und Monitoring - etabliert und sukzessiv verfeiner werden.
Tags: Datenqualität, Datenqualitätsmanagement, Master Data Management, Omni Channel, Multi Channel
Der Zusammenhang von Data Strategy, Data Governance & Data Driven Culture
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Workshops: Data Governance & Data Quality
Mit einer nachhaltigen Data Governance Strategie wird die Einhaltung von Qualitäts-, Sicherheits- und Verarbeitungsstandards für Daten im Unternehmen sichergestellt. Sie beinhaltet Richtlinien und Vorgehensweisen im Umgang mit Daten, gibt Orientierung für die Mitarbeiter, reduziert die Risiken für das Unternehmen und unterstützt in der Transformation zu einer datenorientierten Kultur. Mit einer etablierten Data Governance kann eine hohe Datenqualität erreicht und die Potenziale von BI, Big Data und Advanced Analytics ausgeschöpft werden.
Wenn Sie mehr über Hintergründe und Zusammenhänge erfahren möchten und eine Data Governance nachhaltig etablieren sowie die Datenqualität in Ihrer Organisation schnell und wirkungsvoll verbessern wollen, sind die folgenden Workshops für Sie das Richtige.
Datenstrategie und Data Driven Culture nachhaltig etablieren sowie die Datenkompetenz (Data Literacy) stetig steigern
Data Quality erfolgreich steuern
Bessere Datenqualität – bessere Managemententscheidungen und effizientere Prozesse
Von der Data Strategy über die Data Governance zur Data Driven Culture
28./29. September 2022, Stuttgart
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Business Information Excellence | Transparenz schafft Handlungsalternativen
www.business-information-excellence.de | www.datenanalyse.org | www.datenqualitätsmanagement.com
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