Market Intelligence

Im Rahmen der Digitalisierung steigen der Umfang der online abrufbaren Informationen sowie die Geschwindigkeit der Verfügbarkeit stetig an. Im Resultat besteht eher ein Überangebot, meist genereller, wenig spezifischer Informationskollagen aus verschiedenen mitunter inkonsistenten und schwer zu verknüpfenden Quellen. Trotz des grundsätzlichen Informationsüberangebots sind die für strategische Entscheidungen relevanten Informationen aus den Bereichen Business Intelligence, Competitive Intelligence und Marktvolumen in der Regel nicht in aktueller Version auf Mausklick abrufbar.

Führende datengetriebene Unternehmen, die sogenannten GAFAs (Google, Amazon, Facebook, Apple), haben in diesem Sektor einen sehr großen Vorsprung, welcher Ihnen immanente Wettbewerbsvorteile vor allem bei neuen Technologien wie z.B. Künstlicher Intelligenz (KI), Cloud Computing oder im Bereich Predictive Intelligence bietet.

In diesem Zusammenhang beschäftigt sich der Bereich Market Intelligence vor allem mit den Schwerpunkten Business Intelligence, Competitive Intelligence, Customer Intelligence und Predictive Intelligence. Vereinfacht ausgedrückt dreht sich im Bereich Market Intelligence alles um die Informationsbeschaffung, -analyse und -aufbereitung für geschäftsrelevante strategische Entscheidungen bezüglich Markt, Wettbewerb und Kunden.

Die Datengrundlage für den Bereich Market Intelligence stützt sich dabei im Wesentlichen auf folgende drei Säulen:

Abbildung 1: Wesentliche Datensäulen für den Bereich Market Intelligence

Aus einer Prozessperspektive stellt das Thema Market Intelligence meist einen initialen Schritt dar – z. B. bei der Entwicklung einer E-Commerce Strategie. Hintergrund ist, dass direkt zu Beginn eine faktenbasierte Grundlage benötigt wird, um das vorhandene Marktpotential zu bewerten und die jeweils attraktivsten Segmente zu identifizieren. Nur bei ausreichendem Potential ist die weitere Erarbeitung einer entsprechenden Strategie überhaupt sinnvoll. Allerdings handelt es sich bei Market Intelligence um ein kontinuierlich relevantes Thema. Durch die Möglichkeit der Abfrage von Real-Time Daten können beispielsweise Competitor Intelligence Daten wie Marktanteile oder Kampagnenauswertungen für die Marketing Strategy tagesaktuell ausgewertet werden. Entsprechend ist Marketing Intelligence nicht nur bei der Vorbereitung strategischer Entscheidungen wichtig, sondern vor allem auch im Rahmen eines kontinuierlichen Performance Managements.

Abbildung 2: Übersicht der zentralen Vorteile einer mittels Daten getriebenen Analyse

Vorteile einer auf Crawling-Daten basierenden Analyse sind:

• Valide Businessplanung durch maßgeschneiderte Kategorieauswahl

Typischerweise stützen sich sowohl Top-Down als auch Bottom-Up Business Planungen auf allgemeine Marktstudien, die nur sehr grobe Angaben zu den wirklich relevanten Produktkategorien machen. Durch diese Vermischung mit irrelevanten Marktdaten ergeben sich bereits in der Planung massive Unschärfen. Der Vorteil einer auf Crawling-Daten basierenden Analyse liegt darin, dass die Analyse maßgeschneidert ist, somit nur relevante Daten erhoben werden und sich Unschärfen so vermeiden lassen.

• Valide Datenbasis bis zur tagesgenauen Auswertung auf Artikeldetailebene

Die mittels Crawling erhobenen Daten basieren auf einem tagesgenauen Tracking von Transaktionen auf Artikeldetailebene. Diese Detaildaten werden dann auf höhere Ebenen, d. h. etwa Produktkategorie oder Marken, etc., hochaggregiert. Entsprechend sind Auswertungen auf Detailebene wie auf übergeordnetem Gesamtblick möglich.

Basierend auf unserer umfassenden, branchenübergreifenden Projektarbeit sowie den zu erhebenden Quellen, haben sich vor allem folgende relevante Fokusthemen im Bereich Market Intelligence entwickelt:

• Market Intelligence Strategie: Schaffen von Markttransparenz und das Ermöglichen von datengestützten Entscheidungen im E-Commerce mithilfe einer Market Intelligence Strategie
• Potentialanalyse (Nachfrage, Sortiment, Pricing): Eine mittels Real-Time Crawling-Daten faktenbasierte Analyse des kanalspezifischen Gesamtmarktpotentials (z. B. Amazon, eBay, etc.). Außerdem Bestimmung von Wettbewerbsdaten wie Marktanteile, Top Seller Produkte, Preisstrategie, Sortimentsperformance.
• Customer Journey Analyse: Schaffung eines umfänglichen Verständnisses relevanter Kunden-Kontaktpunkte von Bedarfsentstehung bis After-Sales im Rahmen einer Customer Journey. Typisierung von Kundengruppen anhand spezifischer Eigenschaften und individuellem Nutzungsverhalten im Rahmen einer Persona Analyse.
• Online Wettbewerbsanalyse: Erstellung eines vergleichenden Wettbewerbs-Scorings zum E-Commerce Reifegrad. Bewertung verschiedener relevanter Kriterien (u. a. Digitale Sichtbarkeit, Online Reifegrad, Online Marketingaktivitäten, etc.).
• Artificial Intelligence (AI) / Machine Learning (ML): Artificial Intelligence Lösungen sind ein Zusammenspiel aus Big Data, auf Artificial Intelligence basierenden Algorithmen sowie der dazu notwendigen hoch performanten Hardware