Zara – Die Verwendung von 'Big Data' zur Schaffung von Geschäftswert

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"Es ist ein großer Fehler, zu theoretisieren, bevor man Daten hat." Sherlock Holmes (Sir Arthur Conan Doyle)

… zumal mit dem Aufkommen der sogenannten "Big Data" das Thema Datenknappheit der Vergangenheit angehört. Die Erfassung von Daten und ihre Umwandlung in geschäftliche Erkenntnisse als Kernelement der Strategie hat dem spanischen Einzelhändler Zara lange Zeit geholfen, die Produktivität zu steigern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Infolgedessen überholte es 2008 Gap als weltweit größten Bekleidungshändler.

Zara ist ein Aushängeschild für herausragende Leistungen in der Lieferkette, da es Trends erkennen und neue Artikel schnell an die Geschäfte liefern kann, um die Bedürfnisse seiner modebewussten Kunden zu befriedigen. In einer Branche, in der die Standardvorlaufzeit – das Entwerfen, Produzieren und Liefern neuer Kleidungsstücke – etwa neun Monate beträgt, ist Zara mit nur zwei bis drei Wochen führend. Der Treiber für diese effektive Lieferkette ist jedoch die Verwendung von Daten und Analysen für genaue Prognosen und Entscheidungen. Es wird durch Prozesse und Systeme ermöglicht, die Daten, Analysen, Frontline-Tools und Mitarbeiter zusammenführen, um geschäftlichen Wert zu schaffen. Zaras Hauptunterscheidungszweck der Analytik ist:

– Institutionalisierung der Erfassung und Verwendung statistischer Marktdaten in Echtzeit. Die funktionsübergreifenden Designteams von Zara stöbern in täglichen Verkaufs- und Bestandsberichten, um zu sehen, was verkauft wird und was nicht, und aktualisieren ständig ihre Sicht auf den Markt. Zweimal wöchentliche Bestellungen von Geschäftsleitern liefern weitere Echtzeitinformationen darüber, was sich verkaufen könnte.

– Ergänzung der statistischen Marktdaten durch feinkörnige Rohmarktdaten. Befähigte Einzelhandelsmanager senden regelmäßig Mundpropaganda-Feedback zu Kundenwünschen und -präferenzen – von "Die Länge dieses Rocks ist zu lang" bis zu "Unsere Kunden mögen den Stoff dieses Kleides nicht". Manager können auch Änderungen an einem vorhandenen Stil vorschlagen oder völlig neue Artikel oder Designs vorschlagen. Der Vorteil von Einsichten aus Geschäften wird am Beispiel einer Linie von schmal geschnittenen Kleidungsstücken zum Ausdruck gebracht, die nicht verkauft wurden. Das Feedback aus den Läden war, dass Frauen das Aussehen der schmal geschnittenen Kleidung liebten, aber beim Anprobieren der Kleidungsstücke nicht in ihre gewohnten Größen passen konnten. Zara erinnerte sich an die Artikel und ersetzte die Etiketten durch die nächsten Größen, und die Verkäufe explodierten.

– Schaffung eines adaptiven und informellen Planungsprozesses. Es ist in die flexible Lieferkette des Unternehmens integriert, da es enge Beziehungen zu seinen 1.400 externen Lieferanten unterhält, die eng mit seinen Designern und Vermarktern zusammenarbeiten. Basierend auf Marktdaten experimentiert Zara mit einer Vielzahl von Angeboten in kleinen Mengen. Wenn sie sich als Erfolg erweisen, wird die Produktion entsprechend den örtlichen Gegebenheiten hochgefahren, während gleichzeitig schlanke Lagerbestände und ein geringes Maß an Preisnachlässen aufrechterhalten werden.

– Verbreitung von Informationen in der gesamten Organisation. Designer, Modellbauer, Marketingmanager und Merchandiser sowie alle anderen an der Produktion Beteiligten sind in einem einzigen offenen Büro untergebracht. Dies ermöglicht häufige Diskussionen, zufällige Begegnungen und visuelle Inspektionen. Das gesamte Team kann den Gesamtmarkt diagnostizieren, sehen, wie sich seine Arbeit in das Gesamtbild einfügt, und Chancen erkennen, die andernfalls zwischen den Rissen von Unternehmenssilos liegen könnten.

– Aufbau eines einfachen und effektiven Informationstechnologiesystems, das allen zur Verfügung steht. Die interne IT von Zara spiegelt die Art und Weise der Organisation wider. Es ist silofrei und für Anbieter und Lieferanten zugänglich, die angeben, dass es einfach zu bedienen und schnell zu beantworten ist. und

– Aufbau einer Kultur der Datennutzung, um neue Dinge zu lernen und die richtigen Antworten zu finden. Die Datenanalyse bildet die Grundlage des Zara-Modells, und die Verwendung für die Entscheidungsfindung wird empfohlen, da schlechte Entscheidungen nicht streng bestraft werden. Die Ausfallraten für die neuen Produkte von Zara werden mit nur 1% gegenüber einem Branchendurchschnitt von 10% angegeben.

Vor einigen Jahren betrat Zara den virtuellen Boden des E-Commerce in den USA, Europa und Japan. Mit diesem Schritt trat es in die nächste Generation der Nutzungsanalyse für Entscheidungsfindung und Echtzeit-Marketing ein: Verfolgung des Verhaltens einzelner Kunden aus Internet-Klickströmen, Aktualisierung ihrer Präferenzen und Modellierung ihres wahrscheinlichen Verhaltens in Echtzeit sowie Überwachung der sozialen Netzwerke -Netzwerkgespräche und ortsspezifische Smartphone-Interaktionen.

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