Daten im Handel: Welche Hausaufgaben führen zum Erfolg?

Intro: Digital Kompakt. Heute aus dem Bereich E-Commerce mit deinem Moderator Joel Kaczmarek. Los geht's.

Joel Kaczmarek: Hallo Leute, mein Name ist Joel Kaczmarek. Ich bin der Geschäftsführer von Digital Kompakt und freue mich, dass du wieder eingeschaltet hast, denn wenn du hier bei Digital Kompakt einschaltest, dann beschäftigt dich das Thema Digitalisierung und Business. Und heute schauen wir uns diese Themen an im Kontext von Handel und genauer gesagt werden wir über Daten im Handel sprechen. Business Intelligence, Data Warehousing, das sind ja relevante Faktoren, wenn man Handel betreibt. und wir wollen natürlich verstehen, wie verhält es sich eigentlich mit Daten im Handel, was gibt es dort für welche, für wen sind sie relevant und warum, was ist eigentlich los mit diesem ganzen Thema Third-Party-Cookies? und wenn wir natürlich über Handel reden, muss man auch über Offline-Handel reden, weil während die ganze Welt sich über Daten Gedanken macht, passiert ja nicht jeder Handel online und wir möchten gerne verstehen, was sich auch offline in Sachen Daten tut. Damit wir nach hinten raus ein kleines Fazit ziehen können, welche Relevanz haben denn Daten im Handel nun eigentlich wirklich? So, und wen könnte man zum Thema Daten, Marketing und Co. besser fragen als den lieben Florian Heinemann? Den kennt ihr auch schon aus meinen anderen Podcasts. Wir podcasten sehr, sehr regelmäßig zusammen. Er ist einer der Gründer von Project A und ich würde sagen auch so etwas wie das Gesicht dessen gilt als Professor Internet. Deswegen freue ich mich sehr, dass er heute dabei ist. Und an unserer Seite ist auch noch der liebe Lennart Hauke. den wir immer als den Datenkasper bezeichnen, denn so nennt sich auch sein gleichnamiger Podcast, den ihr auch mal klickern könnt. Und in seinem normalen Leben ist Lennart ansonsten in leitender Funktion bei Minubo tätig. Partner von Digital Kompakt. Und was Minubo macht, kann Lennart, glaube ich, am besten selber erklären. Ich fasse es mal zusammen. Der One-Liner wäre, sie machen ein Business Intelligence as a Service Standard Tool für Händler und Marken. Lennard, schön, dass du da bist. Moin. Und jetzt musst du mal erklären, was ihr genau macht. In aller Kürze der Würze. Ja, moin.

Lennard Stoever: Schön, dass ich hier sein darf. Ja, in aller Kürze der Würze. Wir nehmen die Daten eines Händlers, seines Onlineshops, seiner Kasse oder wenn er über Marktplätze verkauft, auch alle seine Marketingkanäle, packen das in ein Data Warehouse. Obendrauf kommen Reportings und ein Tool, um selber mit den Daten zu arbeiten oder sie woanders zu nutzen als Software as a Service. Viel einfacher kann ich es leider nicht erklären.

Joel Kaczmarek: War ja schon ganz solide. Florian, lass uns doch mal straight rein starten. Wie gesagt, voll schön, dass du da bist, weil du bist ja wirklich versiert, was Daten angeht, wie kaum ein Zweiter. Und lass uns doch mal basic starten. Wenn ich jetzt mir das Thema Handel angucke, was sind so für Daten eigentlich relevant und für wen? Also ich versuche mich so mal mit dir, dass wir einerseits rangerobbt kommen für Leute, die noch nicht so versiert sind und dann natürlich aber auch für die Profis was bereithalten.

Florian Heinemann: Ja, also ich glaube, du hast natürlich ein großes Feld rund um das Thema Nutzer und Kunden, wo es darum geht, quasi gewisse Nutzer, die sich auf der Website oder einer App bewegen, deren Verhalten zu tracken. Aus diesen Nutzern werden dann idealerweise Käufer, wenn sie halt einen Kauftätigen auf der Website, also da hast du einen fließenden Übergang zwischen diesen Bereichen. Auch da geht es ja wieder darum, natürlich zu tracken, was kaufen Nutzer, was verkaufen. Schauen die sich an, um dann auch gewisse Grundlage zu haben für sowas wie CRM oder auch für eine Personalisierung auf der Website. Das ist ein Block, also alles rund um Nutzer und Personen und Kunden. Ein zweiter Block, der sehr relevant ist, ist das Thema Produktdaten. Also sozusagen, was erstmal natürlich die Stammdaten, welche Produkte verkaufst du, wie beschreibst du die genau. Da gehören natürlich auch so Themen dazu wie Bilder oder auch vermehrt Videos von Produkten, die entsprechend verwaltet werden müssen, die auf der Website dargestellt werden müssen oder in der App. Oder natürlich auch auf Drittkanälen, also die du vielleicht auch an Facebook übermitteln musst oder Google, um Werbemittel auszuspielen. Das ist so ein weiterer größerer Block. Alles rund ums Thema Produkt. Theoretisch natürlich auch noch im Bereich Logistik. Wenn du Logistikaktivitäten hast, also keinen reinen Offline-Handel, wo du im Laden verkaufst, da ist das natürlich anders gelagert. Aber wenn du an Endkunden verschickst, hast du natürlich großen Datenblock rund um das Thema Logistik und auch Lagerhaltung. Also geht es ja nicht nur darum, wie verlassen Produkte quasi das Lager und wie kommen sie zum Endkunden, sondern auch wie verhalten sich gewisse Produkte im Lager. Also wie lange liegen die da, was sind Lagerreichweiten, wie viel Kapital ist da gebunden und so. Das ist sicherlich auch noch ein größerer Block. Thema Einkauf, der ein Stück weit damit verbunden ist. Das ist auch ein weiterer Datenbereich. Was sollte ich eigentlich einkaufen? Was sind Trends? Auch da gibt es natürlich gewisse Daten, die entstehen aus dem Einkaufsverhalten, um dann auch abzuleiten, was muss ich in Zukunft einkaufen? Gerade im Modebereich sehr, sehr wichtig, wo du ja regelmäßige Saisons hast, wo du dir überlegen musst, was kaufst du da ein, aber auch fairerweise in allen anderen Sachen. Das ist ein weiterer Datenbereich. Und dann natürlich das, was alle anderen Anbieter auch gemein haben. Was entsteht daraus an finanziellen Gegebenheiten, was ja so ein bisschen das Zusammenführen aus allem anderen ist. Das wäre jetzt mal so ein paar Themen rund um Handel. Customer Service könnte man noch mit einbeziehen. Das sind weitere Daten, wo Daten entstehen. Also wie viele E-Mails kommen irgendwie rein oder wie viele Anfragen kommen rein? Wie schnell werden die beantwortet? Wer tut das? Auf welchem Kanal? Das wären jetzt mal so ein paar Bereiche, die mir jetzt spontan einfallen würden. Ich weiß nicht, Lennart, ob ich noch was vergessen habe, aber das wären so ein paar Dinge.

Lennard Stoever: Also sehr umfänglich. Also ich Ich differenziere auch ganz gerne nochmal, wo werden die Daten gesammelt, also ist es online oder eben nicht online, aber von den Themengebieten her wird mir jetzt auch nichts sein, was man da noch ergänzen könnte.

Joel Kaczmarek: Gut, Florian, man sagt ja immer so, glaube ich, so ein bisschen scherzhaft, dass E-Commerce-Modelle sowas wie die Bundesschatzbriefe für Investoren sind, weil sie einfach sehr kalkulierbar sind aufgrund der ganzen Datenlagen, die man hat. Also man kann sehr schnell verstehen, wann ist ein Modell erfolgreich und wann nicht. Ist dem so? Also wenn du jetzt mal so die breite Händlerlandschaft anguckst, sowohl online als auch offline, es gibt zwar sehr viel Potenzial, aber sind auch viele Akteure schon in der Lage, das so zu heben? Weil es ist ja sehr komplex, was du da gerade einfach nur mal in einem Wurf erzählt hast.

Florian Heinemann: Also sagen wir so, Bundesschatzbrief, impliziert natürlich auch eine gewisse Sicherheit auf zumindest mal einen hinreichenden Erfolg des Geschäftsmodells. Das würde ich jetzt nicht unbedingt sagen. Also ich glaube, man darf Transparenz nicht verwechseln mit Erfolg. Also insofern, du kannst sicherlich Transparenz herstellen, aber es gibt natürlich auch Transparenz im Misserfolg. Also insofern, deswegen ist Transparenz zwar eine schon mal wahrscheinlich notwendige Bedingung, aber keine hinreichende Bedingung für Erfolg. Also insofern, beziehungsweise man kann wahrscheinlich auch intransparent erfolgreich sein. Das geht schon auch, wenn man es gar nicht versteht, warum das eigentlich so ist. Aber vermutlich mal hilft es, eine gewisse Transparenz zu haben, um erfolgreich zu sein. Aber wie du schon richtig sagst, die allermeisten Unternehmen tun sich recht schwer damit, zumindest einmal alle Bereiche, die ich jetzt gerade genannt habe, vollumfänglich überhaupt erstmal zu erfassen und dann auch in einer Art und Weise zu verarbeiten, dass sozusagen die handelnden Personen, die sich um die jeweiligen Funktionsbereiche kümmern, dass die dann auch datenbasiert ihre Entscheidungen treffen. Also das gelingt zumindest, Lennart hat aber sicherlich nochmal einen breiteren Einblick, aus meiner Wahrnehmung jetzt relativ wenigen. Also es ist schon so, dass häufig auch ein gewisser Datenschwerpunkt da ist, also dass Leute sich sehr stark auf dieses Nutzer-Marketing-Datenthema konzentrieren oder vielleicht auch sehr gut sind in der Logistik, aber dass das jetzt vollumfänglich passiert und dass auch wirklich vollumfänglich eine datenbasierte Entscheidungskultur in Unternehmen vorliegt, das gelingt jetzt aus meiner Wahrnehmung nicht so vielen.

Lennard Stoever: Dem kann ich mich nur anschließen. Also auch aus meiner Wahrnehmung kenne ich ganz wenige Händler, die das wirklich machen. sowohl technisch als auch von der Unternehmenskultur schon implementiert haben in ihrem Unternehmen. Und ein Satz noch zur Transparenz. Ich glaube schon, dass die Transparenz, wie du gesagt hast, die notwendige Voraussetzung ist oder zumindest die Erfolgswahrscheinlichkeit deutlich erhöht. Und ich denke, das muss auch der erste Schritt sein, der erste Use Case. dass Händler Transparenz in ihre Daten bringen. und gerade in Zeiten, wo immer mehr Datenquellen aufpoppen, du hast jetzt ja eben mal schon zehn genannt, ist das natürlich eine große Herausforderung, nicht nur an Technik, sondern auch an Know-how. und ich glaube, da kann der Handel auch nichts dafür, da gibt es halt nicht sehr viel von, gerade von dem Know-how. Deshalb denke ich, stimmt es total, im Handel ist da Nachholbedarf. Die Frage ist ja ein bisschen, die ich so habe, wenn man mal von der Transparenz absieht, braucht der Handel denn Daten? oder es heißt immer, Daten ist das neue Gold. Ich Ich will das mal in Frage stellen. Ist es wirklich, seit zehn Jahren höre ich Daten, ist das neue Gold und im Handel ist trotzdem noch, haben wir gerade selber gesagt, ist die Transparenz noch immer das Thema. Was kann dann eigentlich aus Daten entstehen? Ist das gar nicht so viel mehr als die Transparenz, die es braucht? und der Rest ist dann doch noch das gute alte Bauchgefühl und Timing.

Florian Heinemann: Und ich glaube, was dabei vielleicht auch ergänzend, ich glaube, es kommt halt auch immer darauf an, die richtige Interpretation von Daten können ein Differenzierungsfaktor sein, müssen das aber natürlich auch nur dann, wenn sozusagen natürlich deine Konkurrenz auch sehr konsequent datenbasiert handelt. Also ich glaube, es geht ja immer um eine relative Datenkompetenz, um quasi erfolgreich zu sein in einer gewissen Branche oder einem gewissen Vertical. Und deswegen ist es vermutlich auch deutlich schwieriger, gegen ein Zalando und About You sozusagen erfolgreich zu sein, weil da halt eine sehr hohe Datenkompetenz vorhanden ist, als das jetzt vielleicht kann. Keine Ahnung, ich habe jetzt gestern zum Beispiel mal Regenwürmer gekauft auf Amazon. Vermutlich ist sozusagen die Konkurrenz zwischen Regenwurmshops, also weil du Regenwürmer setzt und so Rasenflächen ein und dann ist das wie so eine Art natürlicher Dünger. Meine Wahrnehmung war jetzt, die Konkurrenz im Bereich Regenwürmer online bestellen ist jetzt nicht ganz so vehement, wie das im Bereich Mode der Fall ist. Und da bist du dann wahrscheinlich mit einer relativ gesehen deutlich geringeren Datenkompetenz auch schon relativ weit vorne. Aber ist natürlich das Marktpotenzial vermutlich für Online-Regenwürmer. Ja, du lachst schon, ey. Das ist wirklich Also ganz hervorragende Wirkung auf die Gartenflächen, wo man das dann ausbringt.

Lennard Stoever: Ich bin schon ein bisschen Angler geworden, aber gut.

Florian Heinemann: Bei mir würde hoffentlich jeder Regenwurm überleben, der da ankommt heute. Aber ich glaube, das ist nochmal ein wichtiger Punkt, dass man natürlich auch nur eben besser sein muss als seine Konkurrenz im Bereich Datenkompetenz. Und wenn natürlich sozusagen der Gesamteindruck eher jetzt noch ein Moderator ist, was die Nutzung davon angeht, dann reicht das trotzdem natürlich, sich dort eben entsprechend zu positionieren.

Joel Kaczmarek: Ich meine, Lennart, wie gehst du denn mit Kunden von euch um? Weil an und für sich, ich stelle mir vor, da kommen Menschen zu dir und sagen, ja, ich habe genau den gleichen Satz gehört wie du. Daten sind das neue Gold oder das neue Öl und was man da alles sagt. Und ich habe ja eigentlich Potenziale, Daten zu erheben. Wie mache ich das denn aber eigentlich? Weil es Es geht ja gar nicht mal nur darum, die Daten zu erheben, sondern sie auch möglichst in einer Reihenform zu erheben. Also Rohdaten ist ja auch oft so ein Thema. Wenn ich so ein Data Warehouse speise, dann brauchst du jemanden, der damit umgehen kann, aber auch der sie vor allem auswertet. Also du musst ja Daten auch in Entscheidungen und in Handlungen übersetzen können, damit du quasi eigentlich einen Vorteil daraus ziehst, gerade auch im Wettbewerbsvergleich. Wie gehst du denn da um, wenn Leute dich auf sowas ansprechen?

Lennard Stoever: Das kommt immer darauf an. Also die Leute kommen ja nicht zu mir, weil alles super läuft, sondern die kommen zu mir, weil sie häufig ein Transparenzproblem haben oder vielleicht auch eine spezifische Idee, wie sie mit Daten irgendetwas machen können und kommen nicht an die Daten ran. Dann ist A, entweder haben sie gar nichts, selten der Fall. Oder Sie haben schon etwas, was aber nicht eben diese Antworten bringt, die Sie haben. Und das kann zum Beispiel sein, Sie verstehen nicht, weshalb jetzt die Kosten-Umsatz-Relation steigt, aber am Ende doch nichts hängen bleibt im Säckle und versuchen jetzt die verschiedenen Daten-Trends zusammenzubringen, um da eine Antwort aufzunehmen. drauf zu finden. Stichwort transparent. Es kann aber auch sein, dass Sie sagen, okay, jetzt wollen wir wirklich Personalisierung machen, eins zu eins. Deshalb brauchen wir eine ganz andere Qualität von Daten auf Kundenebene. Also es ist sehr Use Case getrieben und ganz selten, dass wir in der technischen Diskussion anfangen. Das sind eigentlich die Kunden, wo es am schwierigsten ist, weil da ist ja kein Selbstzweck, sondern für mich steht immer die Business-Frage an erster Stelle. Und ja, ich vertrete natürlich die Meinung, dass die Tech-Frage schon ein Stück weit Commodity sein muss, wenn man zumindest sehr speziell auf einen Vertical hin, das wir optimiert haben. Aber ja, letzten Endes, sie kommen mit einer Business-Frage und die gilt es zu beantworten. Und im Handel sind die vielfältig und meistens von Online, da muss man ganz klar sagen, weil die es gewohnt sind, mit Daten zu arbeiten, kommt selten ein Filialist auf mich zu und sagt, ich möchte jetzt gerne eine Auswertung haben über meine Umsätze in irgendeinem Erfa-Gruppengebiet oder in irgendeiner Filiale, weil das ist eigentlich schon vorhanden. Da kann man dann nicht so viel tun, weil offline eben Kunden nicht getrackt werden oder nur relativ komplex wird. Digitale Tracking-Systeme oder über Bonuskartenprogramme, die jetzt aber ja nun auch nicht mehr so up-to-date sind.

Joel Kaczmarek: Florian, wie ist das bei dir? Was hast du denn so für Beobachtungen? Ihr habt ja viele Modelle in dem Bereich auch schon selber mit aufgebaut, also von Nahrungsergänzungsmittel über Tierbedarf. Gibt es so eine typische Kaskade? Also gibt es so eine Datenkompetenz-Schleife, die man quasi abwandern kann?

Florian Heinemann: Ja, also es gibt zumindest mal einen idealtypischen Verlauf, in dem sich eine Firma bewegen sollte. Nur erfordert es halt relativ viel Disziplin auf Seiten sämtlicher handelnder Personen in diesem Unternehmen, dass du diesen idealtypischen Verlauf wirklich durchläufst. Und ich kann das ja mal so ein bisschen beschreiben. Also ich glaube, die größte Schwierigkeit und auch der größte Aufwand und ich Ich denke mal, Lennart wird das bestätigen, ist ja häufig jetzt nicht, da irgendwelche komplexen AI-Modelle oben drauf zu setzen, sondern der größte Aufwand ist eigentlich, erstmal überhaupt nur eine in sich konsistente Datengrundlage zu bauen, die initial passt, dass die Sachen alle halbwegs gleich definiert sind, dass sie täglich da irgendwie reinfließen in irgendeine Art von Datensammelstelle und dann sozusagen diesen Zustand erstmal herzustellen, dass du sozusagen halbwegs alle Fragen, die du gerne beantworten möchtest, dass die Basisdaten dafür tagesaktuell in Echtzeit brauchst du häufig nicht. Es gibt sicherlich auch ein paar Dinge, wo du Dinge in Echtzeit brauchst. Das ist auch cool für Personalisierung oder sowas, wo man direkt reagieren kann. Aber bei den meisten Fragestellungen, aus meiner Erfahrung, reicht es im Prinzip, wenn man tagesaktuell mit 24 Stunden Verzögerung oder so die Daten einspielt, also beim Marketingbereich oder so. Das zu haben, das ist häufig der größte Aufwand, und das auch kontinuierlich aufrechtzuerhalten. Und was dann idealerweise eben erfolgt, ist, die Prozesse und Strukturen und Systeme, die man hat, dass man die im Prinzip mit den Erkenntnissen, die auf Basis dieser Datengrundlage erzeugt werden, regelmäßig füttert. Und bei den idealtypischen sozusagen Verläufen würde ich jetzt mal sagen, man fängt vielleicht im Marketingbereich an, weil man sich erhofft, dass dort der größte Mehrwert von den Daten entsteht und geht dann Fachbereich für Fachbereich durch. Und unsere Erfahrung ist eigentlich die, dass das nur dann klappt, Wenn du wirklich eine dedizierte Person hast oder vielleicht dann im größeren späteren Verlauf auch mehrere Personen, die quasi nicht in dieser Fachabteilung sitzen, die dann damit arbeiten sollen, sondern die quasi nochmal separiert ist, also eine Art Business-Analyst oder so, der diese Übersetzungsleistung erbringt von dem, was ist denn da enthalten an Daten. die Interpretation übernimmt und versucht letztendlich dem Team, was dann damit arbeiten soll, im Marketing oder in der Logistik oder so, jeden Tag oder jede Woche die Handlungsempfehlungen auf Basis der Daten eben zu übersetzen, zu übermitteln. Und das ist sozusagen für mich der nächste Schritt, dass du im Prinzip eine menschliche Übersetzungsstruktur schaffst, die dann quasi dafür sorgt, dass jeden Tag die Entscheidungen, die getroffen werden, idealerweise datenbasiert erfolgen. Das wäre für mich so der nächste Schritt im Verlauf. Man schafft eine Struktur, die alle Fachbereiche, wo man das gerne möchte, mit dedizierten Business-Analysten versorgt. Man kann sich auch was teilen. Man braucht jetzt nicht für jede Fachabteilung einen, aber dass man zumindest mal fachkompetente Menschen hat, die nicht in der Fachabteilung selbst sitzen. Und der nächste Schritt, und das ist dann sozusagen die hohe Schule, ist dann zu sagen, man hat dann nicht mehr nur diese zwischenmenschlichen Layer dazwischen, sondern man hat dann irgendeine Art von Automatisierung, also wo man dann jeden Tag im Marketingbereich ermittelt, aha, die Lifetime Values der Kunden, die ich gestern gewonnen habe, die prognostizierten diesen so und so und auf Basis dessen erhöhe ich oder verringere ich jetzt Gebote auf Facebook oder Google oder so. Das macht nicht mehr einen Mensch, sondern das macht jetzt irgendeine Art von Mitmanagement-Tool oder vielleicht irgendwas Eigenem, was ich da gebaut habe, was entsprechend die. Das heißt, da bin ich an dieser Stufe Automatisierung und das wäre ja dann auch der Bereich, wo ich dann überhaupt erst überlegen kann, irgendwelche künstlichen Intelligenzthemen systematisch damit einzubauen. Und meine Wahrnehmung ist ehrlicherweise, dass gute Unternehmen so in dieser Stufe 2, ich schaffe es sozusagen menschlichen Interpretationslehrer zu schaffen. hängen bleiben und dann vielleicht vereinzelt dann noch in diesen Bereich Automatisierung oder so reinkommen. Aber wenn man ganz ehrlich ist, dann schaffen das viele Unternehmen gar nicht und häufig schaffen sie es auch nicht und das ist schon mal ganz spannend, weil sie in der Stufe 1 geschludert haben, weil nämlich sozusagen die Menschen im Unternehmen der Datengrundlage nicht trauen und dementsprechend auch nicht den Entscheidungen, die da rauskommen. Und deswegen kommt man dann auch immer wieder an diesen Punkt zurück, Dass ich eigentlich nur dann in das sozusagen heilige Land der Automatisierung, Künstliche Intelligenz oder sowas vordringen kann, wenn ich bei der Stufe 1 nicht geschludert habe. Und dann muss ich eigentlich wieder auf Null zurück und da dann auch zum Teil wieder neu anfangen. Und das ist dann natürlich der Moment, wo dann jemand wie Lennart helfen kann und idealerweise diese Datengrundlage wieder richtig in den Griff kriegt. Aber das wäre für mich so, ich hoffe, das hat es ein bisschen klar gemacht, das wäre so der idealtypische Verlauf. Und die wichtigste Phase, so bitter das ist, ist, dass es nicht eher so ein Schiedsrichterjob ist, diese Phase 1. Du hast keinen positiven Effekt, nur weil diese Stufe gut durchlaufen wurde, ist erstmal direkt, sondern du schaffst nur die Basis, um damit dann spannende Sachen zu machen. Deswegen ist das eigentlich so ein bisschen wie Schiedsrichter sein, das ist ein Hygienefaktor, aber es ist kein Motivator sozusagen, würde man sagen.

Lennard Stoever: Genau, das ist ja auch genau das Problem der meisten Händler, dass sie diese Stufe 1 als viel zu komplex empfinden, nicht das notwendige Know-how haben und da dann gar nicht weitergehen. Und die meiste Wertschöpfung wird tatsächlich erst nach dem sogenannten Single Point of Truth, nenne ich es jetzt mal so, geschaffen, wie du gerade gesagt hast. Also, dass der Business Analyst nicht auch nur fungiert als schreibe mir das Gehälter und antworte den Fachabteilungen, sondern wirklich versucht, die Fachabteilung zu enablen und dann im dritten Schritt sogar Automatisierung oder ML oder AI. Ich glaube, im Handel kannst du an der Hand abzählen oder an zwei Händen, wer das wirklich alle drei Phasen durchdekliniert hat. Und Amazon hat es. Aber was heißt das jetzt für den Rest des Handels? Und das ist so ein bisschen das, was mich antreibt, unabhängig jetzt von der Software, die ich verkaufe, sondern gibt es da Potenzial oder ist das nur so der Wunsch nach Potenzial? Und ja, gut, dass ich mit euch Experten jetzt hier bin.

Joel Kaczmarek: Bevor wir jetzt mal auch über den Offline-Handel ganz konkret reden, ein großes Thema ist ja der Faktor Third-Party-Cookies und ich darf mich jetzt da mal als relativ unbeleckt outen. Also ich kriege mit, dass sich da einiges tut und DSGVO ist ja auch ein Riesenthema gewesen, weshalb man jetzt überall irgendwie immer klickern muss, dass man Cookies erlaubt. Was ist denn an der Front gerade los? Was passiert da? Welche Relevanz hat das gerade?

Florian Heinemann: De facto ist ja so, Cookies an sich sind ein wesentliches Tracking-Element im Netz und ermöglichen sozusagen sowohl das Tracken auf Webseiten, wobei das in der Regel eben auch als First-Party-Cookie dann ausgestaltet werden kann. und wesentlich bei den Third-Party-Cookies ist sowas wie jetzt auch wie Retargeting zum Beispiel erfolgt über Third-Party-Cookies, wo jetzt ein Anbieter wie ein Criteo oder auch ein Facebook oder so quasi auf den eigenen Server, der ein Drittserver ist, quasi per Cookie die Information zurückspielt. Und da muss man nochmal unterscheiden, weil die wesentliche Einschränkung, die wir im Cookie-Bereich sehen, betrifft Third-Party-Cookies. Das heißt also, du wirst so, wie es aussieht, auch weiterhin in der Lage sein, als Website oder als Mobile-Website Cookies letztendlich zu platzieren und mit auf Basis dessen zu tracken. Das wird gehen im Rahmen sozusagen von sogenannten First-Party-Cookies. Du brauchst natürlich ein Consent und so weiter. Das seht ihr auch immer an den Bannern, die auf den Webseiten irgendwie zu sehen sind, wo die man in der Regel wegklicken kann, wo man dann damit sagt, okay, ich bin einverstanden, hier getrackt zu werden. Und was sehr stark eingeschränkt wird, und das passiert eben wesentlich über die Browser-Anbieter, also ganz prominent Safari, die das schon sehr lange propagieren, auch Apple natürlich, also Safari kommt ja von Und Apple sieht sich ja als Privacy-First-Unternehmen, wo jetzt die Motivation dahinter, warum sie das tun, sehr unterschiedlich interpretiert wird. Ob das jetzt das genuine Interesse an Privacy ist oder ob das fiese geschäftliche Interessen sind, um quasi Facebook und Google als auszuwischen. Das sei jetzt mal dahingestellt, das werden wir in diesem Kreis nicht lösen. Aber wir sind sozusagen ein Unternehmen, was das sehr stark vorantreibt. Und das Gleiche gilt auch mittlerweile für Chrome, der Google-Browser, dass eben Chrome letztendlich die Third-Party-Cookies quasi abschalten wird oder die Möglichkeit, diese einzusetzen. Und das haben sie klar angekündigt und klar kommuniziert. So, und das stellt natürlich eine Reihe von Tracking-Anbietern vor Probleme. Und die Frage ist eben, wie geht man jetzt damit um? Es hat auch wieder wesentliche Implikationen für das Thema Marketing. Marketing, habe ich ja gerade schon gesagt, sowas wie Retargeting basiert größtenteils auf Third-Party-Cookies und so weiter. Das wird dann alles nur noch sehr, sehr schwer möglich sein und man kann weiterhin natürlich Nutzer in Sessions tracken. Die Problematik wird halt nur sein, wenn diese Nutzer wiederkommen und zwischendurch eben ihre Cookies gelöscht haben und so weiter, dann wirst du eben dich sehr schwer tun, diese Nutzer zu identifizieren. Und das verschlechtert letztendlich natürlich die Transparenz, die du über Nutzerverhalten gerade Session-übergreifend oder auch Website-übergreifend hast. Und das erschwert die Profilbildung und macht sozusagen diese ganzen Themen wie Attribution, das ist so ein gewesentliches Feld, womit ich mich relativ viel beschäftigt habe, also welche User Journeys durchlaufen Nutzer und wann kaufen sie dann und wie kann ich sie reaktivieren und welcher Kontakt war jetzt wie relevant im Rahmen einer User Journey. Diese ganzen Themen werden durch die Thematik, die wir gerade besprochen haben, deutlich erschwert und erhöhen auch nochmal die sehr stark die Komplexität auf Seiten eines Händlers, der dann auch als Advertiser agiert, überhaupt die richtige Interpretation abzuleiten, was da jetzt Lage war und was sozusagen wie relevant von ihm war in Bezug auf Kommunikation und Werbung, die er eben betreibt.

Joel Kaczmarek: Aber kannst du mal eine Einschätzung geben? Also implodiert da nicht ganz vieles, was im Marketing über Jahrzehnte irgendwie sehr aufwendig aufgebaut wurde? Weil wenn ich es jetzt richtig verstanden habe, diese ganze App-to-Web-Conversion-Messung wird ja erschwert. Ich glaube, die Attributionsfenster werden ja auch kürzer. Also du kannst Nutzer auch nicht mehr so lange verfolgen. Das heißt, wenn ich auf so relativ harte Weise dann Riegel vorgeschoben bekomme, ist das nicht irgendwie ein sehr, sehr harter Einschnitt?

Florian Heinemann: Ja, das ist ein sehr harter Einschnitt. Und der wird auch, so wie es aussieht, in der Härte kommen. Die Effekte dessen sind noch so ein bisschen unklar. Klar, also weil sozusagen du natürlich Leute hast wie jetzt Google und Facebook, die natürlich die Nutzer trotzdem tracken können, weil sie sich ja in ihrer Sphäre befinden und sehr wahrscheinlich auch Drittanbietern anbieten werden. Also das macht Google jetzt auch, dass sie eben weggehen vom Einzelnutzer im Targeting hin zu Nutzersegmenten, nur wo sie sagen, wir haben Segmente. Das heißt, es geht ja darum, nicht mehr den Einzelnutzer zu tracken, sondern eine gewisse Bedeutung. Gruppe von Nutzern, die aber Google so selektieren möchte, dass sie sich halt sehr ähnlich verhalten. Das heißt, dass dann quasi der Exaktheits- oder Genauigkeitsverlust im Tracking oder im Targeting dann, was auf diesem Tracking basiert, dass der gar nicht so groß ist, weil sozusagen die Segmente so geschickt gewählt sind, dass du trotzdem quasi sehr hohe Targeting-Qualität hast. Wie das genau laufen wird, Und was das genau für Effekte haben wird, werden wir sehen. Also es gibt natürlich auch so Ansätze wie Contextual Targeting im Marketing, wo du versuchst, sozusagen nicht mehr einzelne Nutzer zu interpretieren, sondern quasi auch in welchem Umfeld man sich bewegt. Das wäre auf jeden Fall aus meiner Sicht ein ziemlich klarer Rückschritt. in der Targeting-Qualität und Marketing-Effizienz, die darauf basiert. Und für wen es natürlich eine Katastrophe ist, das muss man schon ganz klar sagen, ist für alle Anbieter, die nicht Google, Facebook und Amazon und Apple sind, die natürlich deutlich weniger eigene Datenbestände haben werden, die sehr stark auf Third-Party-Cookies auch für den Datenaustausch angewiesen waren. Und das wird wegfallen. Das heißt also für Anbieter, die jetzt quasi im Targeting-Datenbereich unterwegs sind und denen kein guter Workaround einfällt, die werden darunter sehr stark leiden. Und ob das etwas ist, was man damit gewollt hat, das sei jetzt mal dahingestellt.

Lennard Stoever: Ich sage mal so, Google und Apple werden sich nicht beschweren und Amazon, dass es jetzt ihren Konkurrenten noch schwerer gemacht wird, ist ja auch gängige Diskussion. Ich glaube, aus Händlersicht fließt ja durchaus auch sowieso 80% der Marketing Spend in GAFA und ich glaube, da wird sich die Targeting Qualität schon auch verschlechtern, aber ob es diesen massiven Effekt hat für die Advertiser sei, weiß ich nicht. Weiß ich gar nicht so genau. Und am Ende kommt man dann immer wieder zu dieser Diskussion, First Party geht ja noch, die Daten werden also umso wichtiger. Und vor allen Dingen auch, wir reden jetzt ja immer vom ganzen Bereich, wo ich den Kunden noch nicht kenne. In dem Moment, wo er sich irgendwo einloggt, wo er sich irgendwo authentifiziert oder irgendwas kauft. wird er mir ja auch bekannt. und in dem Moment, glaube ich, ist es dann umso wichtiger, an der Stelle, also im Bestandskundenmarketing sozusagen, einfach noch mehr Datenexpertise aufzubringen und vielleicht da ein bisschen mehr rein zu investieren, als es bis dato beim durchschnittlichen Händler der Fall war, die doch sehr stark in der Kundenakquisition unterwegs sind und das Thema Bestandskundenmarketing, 1 zu 1 Kommunikation vielleicht jetzt erst angehen. Ich glaube, das wird beschleunigt werden dadurch, weil einfach, ja, weil da dann die low-hanging fruits für viele Händler sein könnten.

Joel Kaczmarek: Warte mal, zugespitzt Florian, was glaubst du denn, was dann relevante Daten werden, wenn dieses Thema Third-Party an einigen Stellen halt solche Implikationen mit sich bringt, dass das schwierig wird? Also muss man sich dann mehr seine historischen Transaktionsdaten angucken? Muss ich mehr auf Abverkauf gucken? Muss ich das machen, was Lennart gesagt hat, dass ich mehr an Bestandskunden optimiere? Was ist denn dann wichtig danach?

Florian Heinemann: Das Einzige, was du ja tun kannst, ist letztendlich zu sagen, ich generiere mehr und bessere First-Party-Data als Händler. Das ist ja eigentlich die Reaktion. Und womit ich ja schon arbeiten kann, ist dann sozusagen auf Basis meiner First-Party-Data generierte Audiences. Das wird nach meinem Verständnis auch weiterhin funktionieren, wenn du halt den Konsent der Nutzer hast. Beziehungsweise bin ich mir auch sehr sicher, dass Google und Facebook da sehr hart dran arbeiten werden, dass das funktioniert. Also irgendeine Lösung wird es da schon dann irgendwie geben. Geht in die gleiche Richtung, dass du letztendlich diese Basisarbeit, von der wir auch vorhin gesprochen haben, dass du dich wirklich nochmal darauf konzentrierst, die gut gemacht zu haben. Und wahrscheinlich, und das ist ja letztendlich auch nochmal ein Thema, woran wir auch bei ein, zwei Ventures recht intensiv arbeiten, mehr Touchpoints mit eigenen Nutzern oder Bestandskunden eben zu generieren, um die Profile zu verbessern. Weil wenn du jetzt nur die alten Transaktionsdaten hast, ist das vielleicht nicht ganz so aussagekräftig, als wenn du jetzt sozusagen noch sehr stark contentbasierte Newsletter verschickst oder über Mobile Push Notifications, wo du dann sozusagen gewisse Content-Präferenzen abgreifen kannst oder sozusagen du auch stärker mit Content auf der eigenen Webseite arbeitest, um dieses Content-Nutzungsverhalten oder Engagement-Verhalten dann auch wiederum mit abzuspeichern. Das sind halt sozusagen alles so Themen, weil wenn du nur die Transaktionsdaten hast, dann bewegst du dich natürlich häufig in diesem, der hat das gekauft und dann würde er vielleicht auch das kaufen. Also relativ einfalls, nicht einfallslos, auch das ist schon so trivial, aber das beschränkt dich natürlich sehr stark in deinen Möglichkeiten. Und wozu das, glaube ich, eigentlich nochmal einen Anreiz schafft und das ist ja auch etwas, was ich auch schon seit ein paar Jahren sage, ich glaube, relativ stark, dass jeder Händler auch in gewisser Weise eine Art Medienunternehmen werden muss und eben Content schaffen muss. der relevant ist und wer das ja auch wieder super macht, wie sie viele super machen, ist halt ein About You, die letztendlich geschafft haben, neben sozusagen der Tätigkeit als Shop, eine Art interaktives Modemagazin zu werden, was ja zum einen für Inspiration sorgt, das heißt, die Nutzer kommen kostenlos auf deine Seite, also der Content verbessert deine Marketingkosten Und es verbessert natürlich deine Profile, die du über die Nutzer hast, weil die Leute eben mit deinem Content interagieren und du dann nicht nur sehen kannst, was kaufen die, sondern du hast natürlich noch viel mehr Daten, weil die Leute ja in der Regel relativ viele Dinge angucken, bevor sie etwas kaufen. Das heißt, du vergrößerst letztendlich nochmal die Profilbasis. Das heißt, du hast eigentlich zwei Fliegen mit einer Klappe geschlagen. Du reduzierst die Marketingkosten, weil die Leute durch den Content angezogen werden und häufiger wiederkommen. Und du verbesserst die Profiltiefe letztendlich, wo du dann auch in der Lage bist, wenn du diese Stufe 2 gut gemacht hast, hoffentlich den Leuten dann auch bessere Dinge zu zeigen im Rahmen deiner Bestandskundenkampagnen und vielleicht eben auch im Rahmen dessen, was du auf Basis deiner First-Party-Daten an dritt, also an neuen Nutzerkampagnen machst.

Joel Kaczmarek: Jetzt haben wir ganz viel über Online, über Cookies, über Daten geredet. Man sagt ja immer, dass eigentlich der Online-Handel so 10 bis 12 Prozent des Einzelhandelsumsatzes ausmacht. Und wenn man sich mal bestimmte Branchen anguckt, so wie LEH, dann ist das ja noch vernichtend schlechter, also 2 Prozent roundabout, wo man sich natürlich fragt, Okay, wir reden hier also eigentlich de facto von 90% des Marktes, die sich ja online gar nicht datentechnisch erfassen lassen. Lennart, was sind denn so deine Hypothesen, wo diese Daten eigentlich schlummern und wo man sie erfassen könnte? Also eigentlich muss man es konkretisieren, wie kann ich Offline-Daten nutzen?

Lennard Stoever: Naja, also offline gehe ich in die Filiale, sei es jetzt beim Rewe oder auch beim Intersporthändler oder beim Modehändler. Auch von denen gibt es ja noch einige und hinterlasse eigentlich gar keine Daten, außer das, was ich kaufe. Aber das ist ja nicht connected direkt mit mir. Also im Grunde genommen schlummert oder sind die Daten in den Kassen der Händler. Das große Problem daran ist, okay, was kann ich daraus ablesen? Ich kann daraus ablesen, wo was gekauft wird und zu welchem Zeitpunkt. Aber ich kann jetzt keine zusätzlichen Daten für meine Kundenprofile unbedingt sammeln. Dafür gibt es natürlich Modelle. Es gibt die gute alte Kundenkarte, von denen wir aber ja, jeder kann ja mal in sein Portemonnaie gucken oder in seiner App. Was hat man da schon? Ich habe nicht von jedem meiner Händler eine Karte. Und möglicherweise gab es mal so Versuche mit iBeacons und übers Handy. Das ist, glaube ich, datenschutzrechtlich sehr schwierig und hat sich auch nicht durchgesetzt und wird sich, glaube ich, auch nicht durchsetzen. Das heißt, Es müssen neue Wege gefunden werden, den Nutzer zu identifizieren. Und es gibt genug Leute, die ihre Daten geben, wenn sie einen Service dafür bekommen oder irgendeinen Mehrwert. Der kann, wo auch immer drin liegen, da können wir drüber philosophieren. Dann könnte ich mir vorstellen, dass diese Daten eben auch durchaus sinnvoll sein können, Ja, zumindest mal im Bestandskundenmanagement oder dass ich mehr über meine Kunden erfahre. Und jetzt haben wir ja überwiegend von Pure Online angeredet. Ist auch, denke ich mal, im Kontext Daten logisch. Aber ich glaube, wir sollten auch darüber reden, was ist mit dem Rest und gibt es dort Potenziale? Und ja, wie gesagt, die Daten sind in den Kassen. Was machen wir jetzt damit?

Joel Kaczmarek: Flo, was ist denn so deine These? Weil wenn ich mal so den Kopf aufmache und überlege, was gäbe es da so für Touchpoints? Also du kannst natürlich als große Kette irgendwie überlegen, wie du dich optimierst. So ein Rewe, ein Edeka und Co. Die Kassenhersteller, die Paymentanbieter, die quasi die POS-Abrechnungsgeschichten machen, da kann man irgendwie einen Ansatzpunkt finden. Und ansonsten ist natürlich alles, was mit Loyalty zu tun hat, sprich Kundenkarten, ein Thema. Da gibt es ja unterschiedliche Ansätze. Also wir haben irgendwie ein Payback, eine Deutschlandcard, die das versuchen, möglichst globalgalaktisch zu machen. Und dann gibt es natürlich auch Einzelanbieter wie irgendwie eine Chibo-Card, eine Douglas-Card etc. pp. Was würdest du denn verorten, wenn man jetzt sich mal Daten im Handel anguckt? Was ist die beste Chance, da ranzukommen? Und wie wertvoll ist das eigentlich, wenn wir es mal runterbrechen?

Florian Heinemann: Man muss ja schon sehen, also es kommt, glaube ich, auch darauf an, für wen. Also ich glaube, wenn du jetzt mal guckst für FMCGler, die jetzt im Handel verkaufen, sind sicherlich auch aggregierte Daten, die tagesaktuell oder filial aktuell sind, sicherlich schon mal ziemlich hilfreich, um sozusagen da ihr Disposition zu optimieren, Produktion zu optimieren, auch zu überlegen, gibt es vielleicht gewisse Schwerpunkte von gewissen Produkten, die in gewissen Regionen gekauft werden und so weiter. Also ich glaube, das würde da schon mal helfen. Aber ansonsten, genau, wie kriegt man die Daten in der Kasse gematcht mit Nutzern? Und da sind Loyalty-Karten der einzige Weg. Und da hat Lennart natürlich schon einen Punkt. Nur wenige Anbieter sind so stark und haben auch so eine hohe Kauffrequenz, dass sie in der Lage sind, sozusagen ein proprietäres Loyalty-Programm durchzusetzen. Und das ist ja immer so. die große Frage, wie stark muss ich sein? Und dann hast du ja so Anbieter wie Miles & More, jetzt von der Lufthansa, die hat ein gut jetzt gerade nicht so, aber in den 50 Jahren davor eine sehr starke Proposition hatten und das natürlich auch noch mit einem gewissen Status irgendwie connected haben, wie jetzt dem Senator-Status oder Honn oder sonst irgendwas. Also eine gewisse Irrationalität da reingebracht haben in das Ganze und das dann eben kombiniert haben mit attraktiven anderen Partnern. Man startet als proprietäres Lufthansa-Programm und erweitert das dann eben um Anbieter wie Sixt, Hotelprogramme und so weiter, wo du dann auch Meilen sammeln kannst. oder eben dieser Ansatz, wie es ein Payback macht. wo du ja ein paar sozusagen Zugpferde hast, wie DM und wie Rewe und bei Aral oder BP, ich habe es jetzt vergessen, also einer von den beiden. Aral, Penny. Genau, Penny ja auch als Teil der Rewe. Also ein paar Frequenzbringer, die kriegen auch nach meinem Verständnis sehr tiefe Einblicke in die Daten und dann kannst du dich dem eben anschließen und kannst eben auch Payback-Punkte verteilen und das im Wesentlichen sozusagen als Reaktivierungsmechanismus auch ein Stück weit nutzen. Und vermutlich Ist das der einzige Weg, um die Daten da rauszukriegen und mit dem einzelnen Nutzer zu verheiraten? Weil du musst ja dem Nutzer den Anreiz geben, sich eben in dem Moment, wo die Transaktion stattfindet an der Kasse, einmal da eben zu identifizieren, damit eben dieser Connect zwischen dem Profil des Nutzers in der Loyalty Card und der Transaktion, die da gerade stattgefunden hat, damit das passiert. Und ich meine, bei DM und so weiter scheint das ja auch durchaus erfolgreich zu sein. Also für die hat das einen großen Impact. Aber in dieser Lage sind natürlich nur relativ wenige. Weil die meisten gar nicht den Pull-Effekt haben, um überhaupt so ein Leute-Programm proprietär zu machen. Und bei denen, die sich jetzt Payback anschließen, die kriegen diese Daten halt nicht. Das ist aber trotzdem vermutlich mal der einzige Weg. Auch wenn natürlich die Rewe und DM und Aral stärker davon profitieren, was du da in den Datenpool einzahlst, als du das selbst tust. Aber es ist wahrscheinlich trotzdem noch die beste Alternative, wenn du nicht stark genug bist, um ein eigenes Punkte- oder Loyalty-System zu erzeugen. Aber ein Douglas und so weiter halten ja an ihren Programmen fest. Das heißt, ich glaube, wenn du so eine gewisse Größe hast, scheint das schon etwas zu sein. Auch ein Esprit zum Beispiel macht das nach meinem Verständnis auch recht erfolgreich. Also das geht schon. Und gerade natürlich, wenn du wie ein Esprit eine Mischung hast aus Offline-Handel und Online-Handel, gerade um das dann zu kombinieren, dann kann das schon Sinn machen. H&M zum Beispiel macht das auch so. Die haben sicherlich auch die Kauffrequenz dafür, um das zu erzeugen. Da kann ich mir das schon vorstellen, aber das ist jetzt natürlich nicht der Weg, jetzt irgendeinem kleinen oder mittelständischen Unternehmen offen steht.

Lennard Stoever: Ja, genau. Also, was ich da vielleicht noch zu ergänzen möchte, ich könnte mir schon vorstellen, also das Einzige, was mir einfällt, da hatten wir auch mal ein Projekt mit Wirecard allerdings, die gibt es nicht mehr, wie ihr wisst. Das Einzige, was ich mir vorstellen kann, ist, der Einzige, der eigentlich weiß, wo am Point of Sale verkauft wird, ist eigentlich der Payment-Anbieter, weil der sowohl den Warenkorb kennt, als auch wer derjenige ist, der das bezahlt hat. Und ich glaube, diese Daten, die stehen dem Markt eigentlich gar nicht so zur Verfügung, selbst wenn ich, und das würde ja schon mal ziemlich viel Arbeit abnehmen, wenn ich dem nur frage, beim Kaufprozess, kann ich zu mir da ein Content, dass ich diesen Warenkorb nutzen darf oder so. Also ich glaube, da ist eine Chance. Ich weiß nicht, ich habe es versucht zu recherchieren, ich habe da nicht viel gefunden, was die Payment-Anbieter wirklich in diesem Kontext machen, aber sie sitzen eigentlich da auf einem ziemlichen Datenschatz, den sie, glaube ich, mit dem Handel teilen könnten. Und das andere Problem sehe ich vor allen Dingen, gerade was, wenn du sagst, kleine und mittelständische Unternehmen, ich meine, In Deutschland speziell sind ja viele Einzelhändler noch in Verbundgruppen organisiert. Und ich glaube, da ist eigentlich das Problem, dass die Verbundgruppen eben durch so viele unterschiedliche Gesellschafter oder Genossen eigentlich nicht es schaffen, diesen Wert, den sie in ihren Daten haben. Denn der einzelne Intersporthändler oder der einzelne Damenmodenhändler in irgendeiner Verbundgruppe, der kennt seinen Kunden eigentlich recht gut. gut, hat sogar relativ viele Kundendaten, ich habe da Einblick, aber es fehlt einfach diese Initiative, das Ganze mal vielleicht gemeinsam als deutschen Handel einen Datenpool zu bilden, indem man mal einem Payback entgegenstellt. Payback hat übrigens zu American Express, ist also auch wieder USA. Ich glaube, diese ganze Diskussion auch um Dateninitiativen, es sind ein paar gestartet worden, von denen hat man nicht viel gehört. Ich glaube, da liegt das Potenzial, wenn überhaupt, nochmal wirklich einen relevanten Datenpool aufzubauen, der dann auch genutzt werden kann für den Handel.

Joel Kaczmarek: Ich finde den Faktor Payment ganz interessant. Also ich meine, ich bin ja durch Partnerschaft relativ eng auch verbandelt mit Payback. Wir hatten die schon zweimal im Podcast sehr intensiv. Ich weiß, mit Andrej Bajorat haben wir sie auch mal interviewt bei uns. Also kann man ja mal, wenn man sich dafür tiefer interessiert, bei uns nachschauen. Es war sehr interessant gegen uns beiden, obwohl ich die halt echt intensiv kenne, dass man immer was lernt. Und wenn man die sich aber mal anguckt, ist es ja wirklich so, die sind ja eigentlich de facto ein Hybrid aus drei Dingen. einerseits der ganze Loyalty-Faktor, also quasi Punkte sammeln und einlösen in Prämien, dann ist das ja eine unfassbare Marketing-Maschine. Also die schicken ja pro Jahr Millionen von Briefen und E-Mails raus. Plus als drittes dieses Faktor Bezahlen. Also die haben ja mit ihrer Payback-App auch sehr früh Mobile Payment mit aufgebaut, mit eingesetzt. Und da überlege ich, ob das nicht wirklich ein Hebel sein kann. Natürlich kannst du jetzt, wenn du irgendwie ein Etienne bist und prozessierst da irgendwie einen Kauf zum Beispiel, ja, als mal einen von irgendwie zahlreichen, Du siehst ja nicht, was die einzelnen Items sind. Also du siehst ja nur die Gesamtwarenkorbgröße und weißt nicht, was es ist. Aber wenn man dann quasi wieder ans Kassensystem geht, also ich denke jetzt auch an so Kollegen wie irgendwie den Marco Börries, der ja auch irgendwie da Ambitionen hegt, da was aufzubauen und da auf einen Markt stößt, der, glaube ich, seit Jahrzehnten eigentlich schon relativ oligarchisch ist. Wäre das was, Florian, mal dich wieder reinzuholen auch, dass man sagt, über den Bezahlfaktor POS-Payment an Daten zu kommen oder ist das irgendwie ein gordischer Knoten?

Florian Heinemann: Ja gut, du musst natürlich Dann auch irgendeinen Hook haben, warum Leute dich als Bezahlsystem nutzen sollten. Und das haben ja schon einige versucht. Apple ist ja wahrscheinlich jetzt so einer der wenigen, die das jetzt hinbekommen haben über die Einführung von Apple Pay. letztendlich da was zu machen, wenn du jetzt so sagst, irgendwelche Sum-Ups oder so, die natürlich zum Teil diese Terminals betreiben. Das könnte man natürlich vermutlich versuchen, dass die anfangen, dann sowas noch mit dazu als zusätzliches Produkt anzubieten. Man muss natürlich nur immer gucken, das mit Payment-Daten zu verbinden, ist natürlich auch schon ein sensibles Thema, weil du natürlich, also auch wenn du so mit Mastercard oder Visa, mit denen sprechen wir ab und zu, Dieses Thema, deren Payment-Daten zu nutzen, die Daten ja nicht zu verkaufen, aber sozusagen da die Daten, da Produkte darauf zu entwickeln, die dann verkauft werden, das ist schon immer ein sehr sensibles Thema für die. Und auch ein Apple Pay, das wäre jetzt natürlich sehr inkonsistent, wenn die sozusagen ihre Daten, die sie auch erzeugen, sozusagen dadurch, dass Leute mit Apple Pay dann irgendwo offline was bezahlen, das jetzt wieder mit irgendwelchen Nutzerprofilen zu kombinieren, das widerspräche natürlich sehr stark dem, was jetzt Apple die ganze Zeit propagiert hat. Aber gehen, täte das. Aber du musst natürlich einen Anreiz schaffen, warum Leute dich nutzen sollten und bei Apple ist es natürlich sozusagen diese sehr einfache Convenience, aber das liegt natürlich auch daran, dass Apple natürlich in der Hardware das sehr schön integriert hat, diesen Bezahlprozess und du musst dann nur zweimal da rechts klicken auf das Ding und dann läuft das halt. Ich weiß gerade gar nicht, wie es bei Android funktioniert, aber das wäre sozusagen ja auch die Möglichkeit, das für Google eben zu tun und das tun sie ja auch. Aber da jetzt sozusagen als Third-Party-App innerhalb dessen da einen guten Prozess abzubilden, der dann wiederum auch einen Nutzwert erzeugt, dass Nutzer das auch wirklich tun. Also ein Payback könnte das wahrscheinlich, weil du dann darüber natürlich irgendwie Punkte generieren würdest. Wiederum, wenn du das dann mit nutzt, also das müsste man vermutlich schaffen, diesen Anreiz. Aber das wäre mal ganz spannend zu erfahren, wie stark sich eigentlich jetzt die Payment-Funktion von Payback eigentlich durchgesetzt hat.

Joel Kaczmarek: Ja, ich wollte gerade sagen, weil Dominik Domek sitzt, glaube ich, gerade hier und sagt, ist ja genau das, was ich immer propagiere. Wir brauchen irgendwie einen starken Verbund. Händler müssen sich zusammentun. Wir müssen gemeinsam Daten sammeln. Dann würde er sagen, ja, guck mal, und Payment funktioniert mit Anreiz und mit Punkten haben wir den. Das ist doch super. Sag doch mal, weil ihr gerade so eher ablehnend klangt. Abschließendes Fazit, wenn ihr jetzt ein Offline-Händler seid, der jetzt vielleicht noch nicht eine DM-Relevanz hat, sodass sich irgendwie ein eigenes Loyalty-Programm lohnen würde, findet ihr so einen Angang wie Payback sinnvoll? Beziehungsweise was würdet ihr insgesamt tun, um eure Offline-Daten nutzbar zu machen? Was wären so eure Top 3 Schritte?

Lennard Stoever: Ja, also ich würde sicherlich Payback nutzen, vermutlich. Eher so aus dem Service-Gedanken, denn soweit ich informiert bin, sind die Daten zu bekommen, um sie nochmal weiter zu nutzen. Wenn es überhaupt möglich ist, ist es relativ teuer und für mich als mittelständischen oder auch kleinen Händler vielleicht gar nicht affordable. Aber ich sagte schon ganz am Anfang, ich glaube, die Möglichkeit, an Daten ranzukommen, ist nach wie vor auch offline gut möglich. Die Leute sind ja bereit. Also 80 Prozent der Konsumenten geben dir Daten für einen guten Service, sei es für einen guten Newsletter oder für irgendwelche Medieninhalte. irgendwelchen Content, aber auch offline, wenn du Services anbietest, die das reine Verkaufen von Ware übertreffen, dann glaube ich ganz eindeutig, dass man dort Daten sammeln kann. und ich glaube, das machen Händler auch. Sie müssen es meiner Meinung nach mehr machen. Ich glaube, es kann Sinn machen, wenn Händler sich zusammenschließen zu einem Datenpunkt. und diese Daten eben nutzen, ein gemeinsames Angebot zu machen. Da passiert sehr, sehr wenig nach meiner Wahrnehmung und ich glaube, da gibt es Potenzial, um eben auch mal einen größeren Datenschatz als nur seine Kunden zu haben, um dann auch uns gegen Datenschätze von Amazon mal anstinken zu können. Ich hatte es ja schon erwähnt, gerade so im Verbundgruppenkontext denke ich, Muss da was passieren und müssen dort Dateninitiativen aufgelegt werden, nochmal neu? Die ersten sind alle, die ich so gekannt habe, die sind irgendwie alle im Sande verlaufen, weil dahinter auch immer sehr kommerzielle Gedanken stecken von den Anbietern. Ich glaube, da müssen die Händler sich selber helfen und dann sehe ich da durchaus Potenzial für besseres Marketing, für bessere Services. Und letzten Endes, was hat man für eine Wahl? Ich denke, in die Richtung müssen die denken.

Joel Kaczmarek: Florian, was ist denn so dein Fazit, wenn wir langsam auch mal Richtung Schluss kommen? Also ich habe mal gelernt, Einzelhändler heißt Einzelhändler, weil die einzeln handeln, was jetzt gegen die Pooling-Theorie spräche, aber Bedarf ist ja eigentlich da. Wenn du jetzt mal abschließend einordnest, sind Daten wirklich für das Gros der Händler relevant oder sind viele nicht eigentlich durch Marktlage beschnitten oder auch ein Stück weit zu klein?

Florian Heinemann: Ja, also ich glaube, das ist ja kein neues Phänomen. Also ich glaube, wenn du dir jetzt die deutschen Innenstädte anguckst und auch die Reichweitenverteilung sozusagen auf Online-Shopping-Seiten, dann siehst du ja schon auch dort eine gewisse Konvergenzbewegung in Richtung weniger größerer Händler. Also die romantische Vorstellung des kleinen Einzelhändlers, der sozusagen seine Kunden kennt und alle per Handschlag begrüßt und so. Das ist ja so zumindest in der Breite, es mag immer Ausnahmen geben, aber in der Breite ja eher ein abnehmendes Phänomen und das ja jetzt nicht erst seit paar Jahren, sondern letztendlich war ja auch vor Online. letztendlich schon begann das und wurde durch Online natürlich dann nochmal beschleunigt. Und ich glaube schon, dass quasi das Thema relative Datenkompetenz, um zu bestehen, ist ja hier sozusagen der relevante Maßstab. Sprich, wenn du jetzt, wenn es Marktteilnehmer gibt, die halt sehr datenbasiert agieren, dann bist du halt gezwungen, dort Schritt zu halten, um zumindest den Abstand nicht noch mehr zu vergrößern. Und weil du halt ein paar Spieler hast, die halt sehr konsequent in der Richtung agieren, da hast du sicherlich Amazon ganz vorne, aber dann hast du in der zweiten Reihe Leute wie Zalando, About You, Zooplus, Notebooks billiger, eine Otto-Gruppe, die letztendlich sich auch in so eine Richtung entwickelt, das darf man auch nicht vergessen. Und das zwingt dich natürlich dazu, auch als normaler sozusagen Händler, wahrscheinlich ein Stück weit stärker in diesem Bereich sich zu entwickeln, weil sonst eine relative Wettbewerbsfähigkeit einfach abnimmt. Und das hat ein Größenthema, das andere, und dann sicherlich auch ein Kompetenz-, Kultur- und Einstellungsthema. Und genau, da ist man sicherlich zum Teil auch zu klein als einzelner Händler und dann muss man eben in verbunden denken. Und ich glaube schon, dass sich diese Thematik ganz klar stellt und dass sozusagen jetzt das Bauchgefühl sicherlich auch mal ein paar Jahre vorankommt. Aber dass sicherlich sozusagen die systematische Überlebensfähigkeit nicht auf Bauchgefühl basieren kann. Das ist, glaube ich, zumindest nicht dauerhaft. Also das wäre schon sehr außergewöhnlich. Und dementsprechend müssen sich das Händler schon fragen, habe ich da entsprechende Antworten? Und es gibt ja genügend Beispiele aus der Handelsvergangenheit oder Geschichte des Handels. wo sehr klar wird oder was sehr warnend dargestellt wird, was passiert, wenn man eben nicht wettbewerbsfähig ist. Weil ich glaube, das ist sozusagen eine der wesentlichen Eigenschaften des Handels. Selbst sehr große Händler wie Schlecker oder Quelle oder so, wenn du einmal die Schwelle der kritischen Größe unterschreitest als Händler, die sozusagen deiner Infrastrukturkosten nicht mehr angemessen ist, dann bist du als Händler eben auch relativ schnell weg vom Fenster, weil halt die Margen klein sind im Handel. Das bewegt zwar relativ viel Volumen, aber das mit relativ geringen Margen. Deswegen ist natürlich die Fehlertoleranz tendenziell im Verhältnis zu anderen Branchen eher gering. Und das muss einem halt klar sein. Und dann dreht sich das Modell eben sehr schnell auch gegen einen.

Joel Kaczmarek: Lerne ich so ein bisschen, dass so dieser Leitsatz gilt, get big, get specialized or get out? Also, dass man sich entweder Größe hinkriegen muss oder, was Lennart ja auch meinte, mit dem Service-Gedanken auf dem Wege an Daten kommt?

Florian Heinemann: Ja, also ich glaube, das gilt im Handel, das gilt sicherlich auch in vielen anderen Branchen, aber im Handel umso mehr, weil je höher die Wettbewerbsintensität ist, desto stärker gilt sicherlich dieser Leitsatz. Und im Handel ist halt die Wettbewerbsintensität relativ hoch und die Fehlertoleranz ist relativ gering. Und dann würde ich daher schon, das kann man glaube ich schon so sagen, ja.

Joel Kaczmarek: Gut, ihr beiden. Lennart, lieben Dank, dass du uns mal aufgenommen hast in dein Kasperle-Theater rund um Daten. Es war ein Fest. Florian kann, glaube ich, immer gut erklären. Von daher spreche ich im Namen aller Hörerinnen und Hörer, wenn wir auch dir ganz herzlich danken. Ja, und bestimmt machen wir mal ein Revival. Ich glaube, beim Thema Daten gibt es noch mehr zu erzählen über die Zeit hinweg.

Florian Heinemann: Ich glaube, das ist jetzt durch mit dem Thema. Danke. Gut.

Lennard Stoever: Danke euch. Alles klar.

Joel Kaczmarek: Vielen Dank. Ciao, ciao.

Lennard Stoever: War mir ein Vergnügen. Macht's gut.

Florian Heinemann: Danke fürs Zuhören beim Digital Kompakt Podcast. Du merkst, hier ziehst du massig Wissen für dich und dein Unternehmen heraus. Wenn du mit uns noch erfolgreicher werden möchtest, abonniere uns auf den gängigen Podcast Plattformen. Und hey, je größer wir werden, desto mehr Menschen können wir helfen. Also erzähl doch auch deinen Kolleginnen und Kollegen von uns. Bis zum nächsten Mal.