Ich denke, für den Einzelhandel stellt sich eine interessante Entscheidung hinsichtlich der Frage, wie man die Monetarisierung von Daten angeht. Und es ist dieselbe Entscheidung, die es in gewissem Maße schon immer gegeben hat: der Abwägungsprozess zwischen der Frage, ob ich Daten weitergebe – wodurch mein Unternehmen auf verschiedene Weise wachsen kann, da meine Partner aktiver einbinden können – und der Frage, ob ich Daten nicht weitergebe. Wenn ich Daten monetariisiere, ziehe ich daraus einen kurzfristigen Nutzen.
Allerdings schränke ich dadurch wahrscheinlich bis zu einem gewissen Grad die Art und Anzahl der Partner ein, die ich auf diesem Weg mitnehmen kann, denn dann sind meine Partner nur noch diejenigen, die es sich leisten können, die von mir verkauften Daten zu erwerben. Und ich denke, einer der interessanten Abwägungen zwischen Risiko und Ertrag in diesem Szenario besteht für einen Einzelhändler darin, sicherzustellen, dass er die mit der Datenmonetarisierung verbundenen Abwägungen gründlich durchdenkt, denn das kurzfristige Potenzial ist enorm, und es ist besonders in der Branche, in der ich tätig bin – dem Lebensmitteleinzelhandel mit seinen sehr geringen Margen – sehr einfach, die Datenverwertung direkt in die Gewinn- und Verlustrechnung einfließen zu lassen. Die Versuchung, dies in Nettogewinn umzuwandeln, ist extrem groß. Doch wenn ich die Daten monetarisieren will, werden mir nur diejenigen helfen, die dafür bezahlen können.
Diese Unternehmen sind in der Regel größer. Sie neigen dazu, den Status quo dem, was als Nächstes kommt, vorzuziehen. Und ich könnte mich dadurch in einer Situation wiederfinden, in der ich übermäßig von Unternehmen abhängig bin, die ihrerseits übermäßig vom Status quo abhängig sind. Daher muss ich bei der Monetarisierung von Daten einfach vorsichtig sein, was die damit verbundenen strategischen Abwägungen angeht.
Die Einzelhändler selbst stellen immer mehr Daten zur Verfügung, sodass sich Drittanbieter von Daten infolgedessen ziemlich grundlegend neu erfinden müssen. Das ist also eine ganz andere Sache. Es geht also um Drittanbieter, die in das Angebot des Einzelhändlers integriert sind und sich mit verschiedenen Aspekten der Leistungsfähigkeit des Einzelhändlers verknüpfen können. Wenn ich also ein Unternehmen wie „RetailNext“ bin, kann ich dem Einzelhändler dabei helfen, den Personaleinsatz, den Kundenfluss und die Betriebsabläufe zu optimieren – und genau das berechne ich meinen Kunden aus Medien- und Vertriebssicht.
Das hat so viele wirtschaftliche Auswirkungen. Für Drittanbieter, die wirklich in das Kernangebot des Einzelhändlers integriert sind, bietet sich hier eine äußerst interessante Chance, diese Entwicklung maßgeblich voranzutreiben. Und ich denke, für die Einzelhändler selbst kehrt das Datenökosystem zunehmend zu einem Zustand zurück, in dem es in gewissem Maße eher größere als kleinere Unternehmen begünstigen wird. Unternehmen, die tatsächlich über die Fähigkeiten und Kapazitäten verfügen, riesige Datenströme zu integrieren, maschinelles Lernen – was nicht billig ist – auf diese Datenströme anzuwenden und daraus detailliertere Analysen zu gewinnen.
Ich gehe davon aus, dass Sie in den nächsten fünf Jahren eine Neuausrichtung zugunsten großer Unternehmen gegenüber kleinen beobachten werden. Betrachtet man beispielsweise die Geschichte des Handels im 21. Jahrhundert, so waren es meist kleine Start-ups, die den großen Unternehmen ordentlich einheizten. Dieses Ökosystem aus Daten und maschinellem Lernen ist meiner Meinung nach das erste Ereignis seit langer Zeit, das es großen Unternehmen ermöglichen könnte, das Blatt in dieser Hinsicht ein wenig zu wenden.
