customer centricity paradox vke-treff 2013 · 2020-04-05 · marken des industriepartners...
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© Oliver Wyman
CUSTOMER CENTRICITY PARADOX VKE-Treff 2013
11. Juni 2013
Sirko Siemssen
1 © Oliver Wyman 1
So einfach!
g
2 © Oliver Wyman 2
“Time for Big Data to Improve Customer Experience“
“Customer Experience Transformation with Big Data Analytics”
“Mit Big Data den Kunden gewinnen”
“Big Data Comes of Age”
“Big Data – Wissensvorsprung durch Technik”
“Data Unser – Wie Daten die Wirtschaft revolutionieren”
“In Big Data lies the potential for revolutionizing everything“
“Get to know your Customer. Use your data”
“Big Data is THE new source of competitive advantage”
…
So einfach!
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Wirklich? Big Value oder Big Effort?
g
*Customer Centricity
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“Just not landing in Trading. Really
interesting but hard to leverage in the
many day to day decisions.”
SVP Trading, Retail
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“Frustrierend. Wir reden viel miteinander,
aber in den Märkten und Direktkanälen
kommt das nicht richtig an.”
KAM, Markenhersteller
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“Wir haben mehr und mehr Themen mit
Kundenkartenbezug ins Marketing
geschoben – weg von Einkauf/CM”
Leiter Marketing, Einzelhandel
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“Tolle Segmentierung und Standortcluster.
Aber im Tagesgeschäft fast irrelevant.
72% der Märkte im Cluster Durschnitt.”
Leiter Vertrieb, Markenhersteller
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“Bekommen die PS nicht auf die Strasse” Leiterin Kundenkarte, Einzelhandel
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„Peak of Inflated Expectations“?
Peak of Inflated
Expectations
Trough of
Disillusionment
Slope of Productivity
Trigger
Ex
pe
cta
tio
ns
Time
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… angetrieben durch einen “Goldrausch”?
Hardware Services Software
Quelle: Wikibon 2012
50 Mrd USD Markt in 2017 (aktuell 10-15)*
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… oder der falsche Startpunkt?
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Interessante Einsichten aber …
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Bekannte Situation?
“Im Kundensegment
‘ambitionierte,
abenteuerlustige
Rentnerinnen‘ haben wir
letzte Woche in der
Category Creme 4%
zum Vorjahr verloren”
Heute stehen an:
Aktionsplanung KW42,
Preischeck Nagellack,
Listungs-Review XY,
Überarbeitung
Planogramm LG204,
… und viele
Überraschungen
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Die Antwort
g
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Die Antwort
g
Was? Wie?
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1. Welche
Entscheidungen?
Was? Wie?
2. Welche
Einsichten?
Für bessere
Entscheidungen
3. Wie
einbetten?
Für effiziente
Entscheidungen
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1. Welche Entscheidungen?
Entscheidungen aus
Handelssicht
Strategisch
Taktisch / Alltag
Marketing
CM / 4P
Store Operations
Cornerstoning
(new business)
1:1
Quelle: Oliver Wyman Analyse
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Entscheidungen aus
Handelssicht
Strategisch
Taktisch / Alltag
Marketing
CM / 4P
Store Operations
Cornerstoning
(new business)
1:1
1. Welche Entscheidungen?
Quelle: Oliver Wyman Analyse
Größter Nutzen.
Aber auch größte
Herausforderung
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Am Ende geht‘s v.a. um die 4P …
Product Price Placement Promotion
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Typische Potenziale
Product Price Space Promotion
3-5+% Umsatz
3-5+% Umsatz
0,5-0,75 Punkte
Ergebnis
Je nach Zielfunktion
Kompetenzausbau für bessere Entscheidungen
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2. Welche Einsichten?
Kannibalisierung im Kanal: andere
Marken des Industriepartners
(lose-lose)
Kannibalisierung anderer Marken
im Kanal (lose-win)
Kanalwechsel, aber Marken des Industriepartners
(win-lose)
Kanal- und Markenwechsel
(win-win)
Category- Wachstum (win-win)
Neuprodukt: Woher kommt die (Zusatz)Menge?
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Win–Win
Aktion: Welche wiederholen? Welche nicht?
2. Welche Einsichten?
Händler: € 1.144
Hersteller: € 944
Händler: € -5.959
Hersteller: € 4902 Total Value Chain Break Even
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3. Wie einbetten? So …
Typisches „Big Data“-Interface (Bsp. Aktionssteuerung)
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… oder so?
Entscheidungsbezogenes Interface (Bsp. Aktionssteuerung)
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3. Wie einbetten?
• Präzise und
maßgeschneidert
• Aufgebaut um
Entscheidungen
• Reduziert auf das
Wesentliche
• Nutzer- und IT-
getrieben
• Agile IT-Entwicklung
statt „Wasserfall“
• Nutzer-Interface-
Design
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So einfach!
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1. Welche
Entscheidungen?
2. Welche
Einsichten?
3. Wie
einbetten?
