Einsatzmöglichkeiten für die Konsumgüterindustrie und den Handel

E X Z E L L E N Z I N M A R K E T I N G U N D S A L E S D U R C H A N A L Y T I C S U N D M A S C H I N E L L E S L E R N E N

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Der Handel sieht sich einer Vielzahl tiefgreifender Veränderungen ausgesetzt, aus denen erhebliche Chancen für die zukünftige Entwicklung resultieren

Entwicklungen und Herausforderungen

Point of sales

▪ Zunehmende Bedeutung von kleineren City-POS

▪ Stärkere Differenzierung der Storeformate (Flagships, Showrooms)

▪ Neue Anforderungen an die Ladengestaltung

Sortimente

▪ Stärkere Bedeutung der Nachhaltigkeit von Produkten

▪ Individualisierung / Regionalisierung der Produkte

▪ Neue Produkttrends mit kurzen Lebenszyklen (bspw. Convenience)

Logistik

▪ Steigende Servicelevelanforderungen und Automatisierung der Prozesse

▪ Neue Formen der Distribution (z.B. durch Kooperation)

▪ Zunehmende Vertikalisierung der Geschäftsmodelle

Wettbewerb

▪ Neue Marktteilehmer treten in den Markt ein

▪ Bestehende Handelsunternehmen erschließen zusätzliche Felder und Vertriebskanäle

▪ Zunahme der Marktkonzentration

Kunden

▪ Dynamische Nachfrage (z.B. durch Influencer)

▪ Neue Einkaufsmuster (bspw. Conversational/Abo Commerce)

▪ Individualisierte Ansprache des Handels

People

▪ Mitarbeiterkompetenz als zunehmender Schlüssel zum Erfolg (z.B. Beratung)

▪ Anhaltende Verknappung an Mitarbeitern

Omnichannel Retailing

▪ Stärkere Vernetzung des Einkaufsverhaltens

▪ Zunahme der Bedeutung von Omnichannel-Services (bspw. Online-Reservierungen, Bestandsprüfungen etc.)

Technologien

▪ Digitalisierung der Verkaufsfläche(z.B. Zahlungssysteme, Walls etc.)

▪ Ausweitung der Artificial Intelligence (bspw. im Kundendialog)

▪ Mobile Anwendungen rücken stärker in den Fokus

Entwicklungen und Heraus-

forderungen im Handel

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Die Entwicklungen im Handel führen zu einer zunehmenenden Komplexität und Anpassungs-fähigkeit, die mittels traditioneller Konzepte und Methodiken in den meisten Fällen nicht bewältigt werden kann

Implikationen

Entwicklungen und Herausforderungen

Implikationen So what?

Retail Analytics bietet die geeigneten Methodiken und Tools, um sich im Marktumfeld nachhaltig zu differenzieren und den Konsumenten zu loyalisieren

▪ Gesteigerte Komplexität in der Ausgestaltung und Steuerung entlang der gesamten Wertschöpfungskette

▪ Anhaltender Effizienz- und Margen-druck erfordern eine permanente Optimierung von Prozessen und Allokationsentscheidungen

▪ Höhere Flexibilität und schnellere Reaktion auf Marktentwicklungen notwendig

Neue Methoden zur einer beschleunigten und

smarten Entscheidungsfindung

erforderlich

Entwicklungen und Heraus-

forderungen im Handel

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Aktuelle Projekte zeigen die Bandbreite und Relevanz von Sales Analytics innerhalb des Geschäftssystems auf – von der Planung bis ins Regal

Preis-strategie

Simulation von Investitions-

ent-scheidungen

Daten-getriebene

Store Budgetierung

Bestellung-und

Lagerplanung

Verkaufs-risiko-

management

Quantifizie-rung durch Berechnung

des Customer Lifetime Value

(CLV)

Aufsetzen eines

physischen Insights and

Data Environments

Datenbasierte Erstellung von Konsumenten-

profilen

Analyse des Kunsumen-tenverhalten

Optimierung taktischer und

operativer Planung

Verbesserung der In-Store

Lagerbestände

Katalog vonWerbe- und Verkaufs-

maß-nahmen

Store Managers

Bonus Schema

Optimierung von Kunden-erlebnissen

und Beständen

Sortiment-visualisierung

Preis- und Promotion-

analyse

Potential-analysen über Umsatz und Vertriebs-ergebnis

Operations Fokusthemen

Marketing & Vertrieb Fokusthemen

Andere Themen

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Absicherung der strategischen und operativen Planung durch datengetriebene Ansätze und statistische Analysen

Cemil visits his first customer:EINSTEIN recommends Cemil to extendthe product assortment at the POS by Magnum Almond. In addition EINSTEINoffers a second cabinet, The POS is not interested in a second cabinet. So, EINSTEIN offers to substitute NoggerChoc due to low priority by Magnum Almond.

Project EINSTEIN consists of five modules, which builds the bedrock for the field force activities

Cemil prepares his day at work:EINSTEIN prioritizes POS to visit for the whole year based on turnover potential. Cemil selects the customers as well as acquisition targets to visit.

The first customer to visit is a gas station in Munich Sendling, the

second customer to visit is a kioskCemil wants to acquire.

Action tracking:Cemil takes notes that the customer substitutes Nogger Choc by Magnum Almond. In addition he takes pictures for the Planorama data base.

Cemil visits his second customer:Cemil offers COTC in combination with

a glass cabinet and animated range board. The customer accepts the offer.

Cemil takes notes regarding the first order.

Visit preparation Handling actions Learning from actions

Cemil BeyazitField Force

Region Munich

1

2

3

4

5

Classification of POS by turnover and not channel

Prediction of turnover group for each POS

A

B

1

2

3 Derivation of turnover potential to prioritize POS

4Generation of handling actions per peer group comparisons

5Derivation of insights for acquisition customers

Integration of 2017 data for the model refreshmentA

Handling action tracking for self learning modelB

Current Pilot

Expansion 2018

Simulation von

Investitions-ent-

scheidungen

Optimierung taktischer

und operativer Planung

Potential-analysen

über Umsatz und

Vertriebs-ergebnis

Durch die Kombination von statistischen Auswertungen und Techniken des maschinellen Lernens lassen sich Umsatzcluster bilden und Wertetreiber (Demographie, Kaufkraft, Sortiment, Werbemaßnahmen etc.) bestimmen und quantifizieren.

Similarity of 3 clusters

Investitionsmittel sind begrenzt. Die Zusammenführung von Planung und Analytics erlaubt es, Simulationen über Einzelfilialen durchzuführen. Durch die Priorisierung von Renovierungsmaßnahmen im Handelsnetzwerk konnten wir den Umsatz um 4,2% steigern.

Auf Basis der statistischen Modelle werden sowohl taktische als auch operative Maßnahmen vor Ort vorgeschlagen. So konnte beispielsweise das Vertragsvolumen des Vertriebs durch eine neue Tourenplanung um 8% angehoben werden und ein Umsatzpotential von fast 15% von Impulsartikeln in den PoS gehoben werden.

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Identifikation von Kundenbedürfnissen und konsequente Kundenorientierung in Marketing & Vertrieb

Optimierung von Kunden-erlebnissen

und Beständen

Katalog von Werbe- und Verkaufs-

maßnahmen

Quantifizie-rung durch Berechnung

des Customer Lifetime

Value (CLV)

Die Kombination interner und externer Datenquellen erlaubt es, den aktuellen und potentiellen Wert eines Kunden, eines Vertriebskanals und der Filialen zu bestimmen.

Durch die systematische Auswertung von Kaufverhalten in Abhängigkeit externer Faktoren (Wetter, Wochentage, Kaufkraft, Ferien, usw.) konnten sowohl die out-of-stock Situationen um 6% gesenkt und gleichzeitig das Kundenerlebnis um 12% verbessert werden.

Durch den gezielten Einsatz begrenzter Werbe- und Vertriebsressourcen wird cross-selling-Potential gehoben (24%→ 32%) und gleichzeitig wird das Erlebnis aus

Kundensicht weiter optimiert (Next-Best-Action, NBA: Teilnahme an Loyalty-Programmen, Preisausschreiben etc).

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Vom PowerPoint zum Prototype – unsere Projekterfahrungen garantieren geringe Rüstzeiten und von Beginn an ein hohes Projektmomentum

+Business Cases Prototyping

1-2 Tage

Aus dem breiten Angebot an Use Cases werden besonders

vielversprechende ausgewählt, welche dann in Data Assessment

Workshops auf Umsetzbarkeit untersucht werden.

Erste Prototypen werden in einem agilen Umfeld geschaffen und in

Hinblick auf Genauigkeit und Automa-tisierbarkeit weiterentwickelt.

Anhand vorher definierter KPIs und externer Benchmarks wird eine

Erfolgsgeschichte gemeinsam mit Anforderungen an die

Implementierung formuliert.

Indem analytics-basierte Erkenntnisse ständig in die strategischen

Entscheidungen des Geschäftsalltags eingebunden werden, kann ein

zusätzlicher Wett-bewerbsvorteil erreicht werden.

Augmented Intelligence entsteht durch einen agilen Ansatz, der Fachkompetenz und moderne Methoden des Data Science in Ihren betriebswirtschaftlichen Alltag einführt!

~2 Wochen

Business Impact

+

~2-3 Monate

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Die Capgemini Gruppe verfügt über ein internationales Netzwerk und ist Digitalisierungs-Partner von global-agierenden Unternehmen

浙江烟草ZHEJIANG TOBACCO

Im Jahr 2017 haben mehr als 5.000 unserer Berater in über 40 Ländern

in der Konsumgüterindustrie und im Handel gearbeitet und einen Umsatz mehr als einer halben Milliarde Euro

generiert

Seid dem Jahr 2007 vertrauen uns 27 der 30 führenden

Konsumgüterhersteller und 26 der 30 größten Handelsunternehmen

global

Ihre Ansprechpartner

Gerne stehen wir Ihnen für Rückfragen oder Anmerkungen zur Verfügung. Bitte zögern Sie nicht mit uns in Kontakt zu treten!

Dr. Sebastian OlbrichPrincipal - Insights & Data Consulting

Mainzer Landstraße 178 - 190D-60327 Frankfurt am Main – Germany

Phone: +49 151 – 40 25 09 77E-Mail: sebastian.olbrich@capgemini.com

Torsten SchmalbachPrincipal - Consumer Products, Retail & Distribution

Mainzer Landstraße 178 - 190D-60327 Frankfurt am Main – Germany

Phone: +49 151 – 40 25 14 50E-Mail: torsten.schmalbach@capgemini.com

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Capgemini Invent is an integral part of Capgemini, a global leader in consulting, technology services and digital transformation. The Group is at the forefront of innovation to address the entire breadth of clients’ opportunities in the evolving world of cloud, digital and platforms. Building on its strong 50-year heritage and deep industry-specific expertise, Capgemini enables organizations to realize their business ambitions through an array of services from strategy to operations. Capgemini is driven by the conviction that the business value of technology comes from and through people. It is a multicultural company of 200,000 team members in over 40 countries. The Group reported 2017 global revenues of EUR 12.8 billion.

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