Entscheidungsfindung - Anwendungsfälle im Einzelhandel - Teil 3

Im ersten Teil meines Blogs über Echtzeit-Entscheidungsfindung(Real-Time Decision-Making, RTDM), in dem ich Anwendungsfälle aus dem Einzelhandel vorstellte, haben wir erörtert, wie die Kombination vorhandener historischer Datenmuster mit unterschiedlichen neuen Datenquellen das Common Operational Picture (COP) vervollständigt. Zur Veranschaulichung des Anwendungsfalls haben wir einen ActianKunden, Kiabi, herangezogen und gezeigt, wie er die strategischen Fähigkeiten von RTDM zur Verbesserung seines Kundenbindungsprogramms nutzt.

Im zweiten Teil untersuchten wir anhand eines anderen ActianKunden aus dem Einzelhandel, LeRoy Merlin, wie unterschiedliche Rollen und Verantwortlichkeiten den COP in Szenarien mit normalem Geschäftsverlauf und in Zeiten der Marktstörung nutzen können. LeRoy Merlin wollte seine datengestützte Entscheidungsfindung auf die Manager seiner Einzelhandelsstandorte in Asien, Europa, Lateinamerika und Afrika ausdehnen, wobei der Schwerpunkt auf den Nebenprodukten der Verkaufsleistungsdaten für eine Reihe von Faktoren lag.

Die wichtigsten Punkte, die ich den Lesern mit auf den Weg geben wollte, waren, dass in Zeiten der Marktunsicherheit eine stärkere Kundenorientierung geschäftliche Flexibilität erfordert, die nur durch den richtigen Einsatz des COP erreicht werden kann, um ein Situationsbewusstsein auf der Grundlage der Rolle und der Nähe zum Handlungsort zu schaffen. Je weiter man die Analyse und die Entscheidungen nach unten verlagern kann, desto besser sind die Ergebnisse - vorausgesetzt, man kann ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit herstellen.

Es braucht zwei, um eine Sache richtig zu machen

OK, es ist ein altes Partylied, das mir im Kopf herumschwirrt, aber die Stimmung ist genau richtig. Ein wichtiges Thema bei der Nutzung des COP zur Bereitstellung genauerer, frischer Informationen für die Entscheidungsträger On-Premises ist die Sicherstellung, dass der Fokus auf den Kunden gerichtet ist, um ihn zufrieden zu stellen und seine Bedürfnisse zu erfüllen. Aber es geht auch darum, die Bedürfnisse des Unternehmens zu erfüllen. Bei Kiabi wollte man sicherstellen, dass die treuen Kunden genau das bekommen, was sie wollten, indem man ihr Kaufverhalten beobachtete, um vorherzusagen, welche Marketingprogramme die Mitglieder des Kundenbindungsprogramms zum Kauf weiterer Kleidungsstücke animieren würden. Bei LeRoy Merlin sollten die Filialleiter in die Lage versetzt werden, On-Premises zu erkennen, welcher Bestand sich bewegt und welcher nur in den Regalen liegt, um zu ermitteln, wie die Verkaufsleistung in der jeweiligen Filiale verbessert werden kann.

In beiden Anwendungsfällen nutzen wir RTDM-Informationen, um bestehende Programme und Abläufe so zu steuern, dass bessere Geschäftsergebnisse erzielt werden. Die Zufriedenheit der Kunden wird auf viele Arten gemessen, wobei die wichtigste aus geschäftlicher Sicht das wiederholte profitable Geschäft ist. In Zeiten der Marktunsicherheit schwankt die Nachfrage und damit auch die Kosten für Waren und Dienstleistungen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie mit ihren Kunden - Kunden in Unternehmen, Patienten im Gesundheitswesen und Studenten im Bildungswesen - so umgehen können, dass unerwartete Kosten oder Risiken vermieden werden. Mit anderen Worten: Die Rentabilität muss aufrechterhalten werden. Selbst wenn es sich um eine gemeinnützige Einrichtung handelt, müssen die Betriebskosten mittel- bis langfristig gedeckt sein. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Beziehung auf beiden Seiten stimmen muss - für den Kunden und für das Unternehmen.

Abwägung von Kundenreaktion und Risiko

Seit mehreren Jahren unterstützen wir The AA, den führenden Anbieter von Pannendiensten im Vereinigten Königreich. Zusätzlich zu den Pannendiensten arbeitet The AA mit unabhängigen Versicherungsmaklern zusammen, die mit einer Gruppe von AA-Versicherern zusammenarbeiten, um eine Reihe von Fahrzeug- und Hausversicherungen anzubieten. Actian hat The AA bei seinen RTDM-Fähigkeiten unterstützt. Die AA nutzt die hybride Datenbanklösung von Actian, um Daten von Versicherungsnehmern mit Daten von Dritten und Verifizierungsdiensten zu vergleichen, um das Risiko einzuschätzen, das für die Erstellung eines wettbewerbsfähigen und dennoch profitablen Vertragsangebots entscheidend ist.

In diesem Fall besteht der COP aus internen, aber fließenden versicherungsmathematischen Daten, Betrugserkennung und -modellen, externen Quellen, um Nachweise über frühere Fahrtenbücher und Schadensfälle der Antragsteller zu sammeln, und relevanten demografischen Verkehrsunfall- und Eigentumsdeliktsraten nach Ort usw. Die Entscheidungsfindung wird den Underwritern an der Frontlinie übertragen, da sie das Risiko zuweisen, und den unabhängigen Maklern, da sie die Angebote erstellen. Ihre Rolle besteht jedoch im Wesentlichen darin, dass die Rückkopplung von Risikobewertung und Angebotserstellung automatisiert ist und die Interaktion mit potenziellen Versicherungsnehmern auf wettbewerbsfähigen Versicherungswebsites wie GoCompare.com und CompareTheMarket.com stattfindet. Die Erwartungen der Kunden und die Konkurrenzsituation verlangen, dass alle Angebote in weniger als einer Sekunde nebeneinander stehen.

Die Actian Data Platform wurde ausgewählt, um die Risikobewertung und die Quotierung zu unterstützen, da die Leistungsanforderungen in zwei verschiedenen Bereichen erfüllt werden müssen.

1. Die Geschwindigkeit des Sammelns von Informationen intern und extern zu kennenlernen , um Angebote in einer Sekunde oder weniger zu generieren.
2. Die Geschwindigkeit, mit der neue Daten für die Underwriter in Looker visualisiert werden können, ermöglicht es ihnen, die risikobasierten Entscheidungen auf der Grundlage der Wettbewerbslandschaft zu optimieren.

Echtzeit liegt im "Auge des Betrachters"

Im use case AA sind Geschwindigkeit und Genauigkeit gleichermaßen wichtig. Daten Aufzeichnung ändern sich ständig. Es macht keinen Sinn, eine saubere Aufzeichnung auf der Grundlage der Daten von gestern zu versichern, wenn die Daten von heute besagen, dass die 16-jährige Tochter gerade ihren Führerschein gemacht hat. Mit anderen Worten, wenn Sie einen Cube zum Abrufen der Daten verwenden, um kennenlernen Leistungsanforderungen je nach den Geschäftsanforderungen kennenlernen , können Ihre Daten veraltet sein, und so ist die Geschwindigkeit wirklich nur ein Teil der Echtzeit, der andere Teil ist die Aktualität der Daten.

Sowohl Geschwindigkeit als auch Frische sind die wahren Definitionen von Echtzeit. Die Anforderungen für die AA waren 1 Sekunde, aber für LeRoy Merlin sind sie täglich. Für viele Unternehmen ist die Echtzeitanforderung wöchentlich. Zum Beispiel müssen Lebensmittelgeschäfte wöchentlich die Verkäufe in jedem Supermarkt als Teil eines regelmäßigen Nachschubprozesses überprüfen, und die Geschwindigkeit kann eine Stunde oder weniger für das Auffüllen der Daten über alle gelagerten Artikel betragen, aber die Bestandsdaten, bevor die Filialleiter am Montagmorgen zur Arbeit erscheinen. In diesem Szenario müssen die Bestandsdaten nicht jede Stunde aktualisiert werden, sondern vielleicht einmal pro Woche.

In Zeiten der Marktunsicherheit können sowohl Geschwindigkeit als auch Genauigkeit Änderungen erfordern. Nehmen wir als Beispiel die wöchentliche Aktualisierungsrate der Bestandsdaten von Lebensmittelgeschäften. Die Verwendung eines Würfels kann zu grob sein, wenn Panikkäufe von Nudeln bis hin zu Erdnussbutter anfallen und diese täglich auf verschiedene Produkte verteilt werden. An diesem Punkt ändern sich Ihr Bedarf an frischen Daten und Ihre Echtzeitanforderungen von wöchentlich auf täglich, und die Geschwindigkeit der Datenerfassung, -analyse und -visualisierung kann von einer Stunde auf Minuten sinken.

Im Fall von AA sind die Echtzeitanforderungen bereits auf Geschwindigkeit und Genauigkeit ausgerichtet, und die RTDM-Fähigkeit für den Normalbetrieb lässt sich problemlos auf Szenarien übertragen, in denen es zu Geschäftsunterbrechungen kommt. Bei vielen Unternehmen ist dies nicht der Fall, und die Frage ist, wie Sie Ihre Anforderungen an Geschwindigkeit und Genauigkeit in Zeiten der Marktunsicherheit ermitteln können. In unserem nächsten Blog werden wir uns mit den Anforderungen an Geschwindigkeit und Genauigkeit befassen - und das mit einem kleinen Budget. Bis dahin erfahren Sie, wie das Actian Real-Time Connected Data Warehouse Ihnen helfen kann, Ihre RTDM-Ziele zu erreichen.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, verwalten und Analyse von Daten in Cloud, Hybrid- und On-Premises . Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und Analytik liefert Actian High-Performance Lösungen, die Unternehmen in die Lage versetzen, data driven Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und hat Branchenauszeichnungen für Leistung und Innovation erhalten. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im Actian-Blog behandeln wir Themen, die von Dateneingang bis hin zu KI-gesteuerter Analytik reichen. Lernen Sie das Führungsteam kennen https://www.actian.com/company/leadership-team/