Einer der Hauptgründe, warum Amazon als Online-Händler so erfolgreich ist, ist die Sammlung, Analyse und Nutzung von Daten. Laut einer 2017 Retail Vision Studie von Zebra Technologies stufen 73 Prozent der Einzelhändler die Verwaltung von Big Data als wichtig oder geschäftskritisch ein, und 58 Prozent der Einzelhändler planen Big-Data-Lösungen für die Speicherung und Analyse von Daten ein. Andere Einzelhändler erkennen dies und versuchen vielleicht, dem Erfolg von Amazon nachzueifern, indem sie ihre eigenen Datenlösungen entwickeln, aber die Menge der erforderlichen Ressourcen ist für die meisten einfach nicht praktikabel.
Beim Einstieg in die Datenanalyse stehen zwei Wege zur Auswahl: die Entwicklung der Datenlösung im eigenen Haus wie Amazon oder das Outsourcing an einen Drittanbieter. Die interne Entwicklung braucht Zeit, ganz zu schweigen davon, dass man bei Null anfangen muss. Viele Unternehmen, denen die technologischen Ressourcen oder das Fachwissen fehlen, machen am Ende alles manuell, was auf lange Sicht nicht nachhaltig ist. In der Zwischenzeit kann das Outsourcing an einen Drittanbieter eine Vielzahl von maßgeschneiderten Lösungen bieten, muss aber dennoch in das Budget passen.
Es gibt viele Argumente, warum Einzelhändler die Datenanalyse auslagern sollten. Hier sind unsere Top-Gründe:
Zeit- und Kostenersparnis:
Der Zeit- und Kostenaufwand für die Erstellung einer neuen Analyselösung ist in der Regel kostspieliger als die Auswahl eines Drittanbieters mit Fachwissen auf diesem Gebiet. Die vollständige Entwicklung eines funktionierenden Systems bedeutet unweigerlich, dass auf dem Weg dorthin Fehler gemacht werden, die ein Anbieter bereits erlebt und behoben hat.
Neu zugewiesene Ressourcen:
Anstatt Ressourcen in eine Inhouse-Lösung zu stecken, können erhebliche Einsparungen erzielt und für andere Bedürfnisse verwendet werden. Outsourcing bedeutet, dass keine Notwendigkeit besteht, ein Team von Ingenieuren und Datenwissenschaftlern zu rekrutieren, zu schulen und zu unterhalten.
Keine Instandhaltung:
Einzelhändler, die sich an einen Anbieter wenden, müssen sich nicht um die Wartung der Lösung oder ihrer Infrastruktur kümmern. Die Aktualisierung der Lösung mit den neuesten Algorithmen und Funktionen ist ihre Aufgabe, wobei die Innovation durch den Wettbewerb in ihrem eigenen Bereich motiviert wird.
Konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche:
Ihr Unternehmen ist mit seinem Produkt oder seiner Dienstleistung erfolgreich gewesen. Warum die Aufmerksamkeit davon ablenken, wenn Sie sich auf weiteres Wachstum und Erfolg konzentrieren können? Outsourcing ermöglicht es Ihnen, sich auf die wichtigen Entscheidungen Ihres Unternehmens zu konzentrieren, anstatt Daten zu erhalten. Denken Sie daran, dass Amazon sowohl ein Technologieunternehmen als auch ein Einzelhändler ist, während die meisten Einzelhändler dies nicht sind. Ein Angebot eines Drittanbieters sollte es Ihnen ermöglichen, Marktdaten einfach zu analysieren und zu visualisieren. Dann können Sie das tun, worin Sie hervorragend sind, anstatt mit Datenanalyse und Plattformentwicklung zu jonglieren.
Genauigkeit und Skalierbarkeit:
Lösungen von Drittanbietern erhöhen in der Regel die Genauigkeit der erfassten Daten, da sie mit Fachwissen entwickelt wurden. Zusammen mit dieser Steigerung ist die Skalierbarkeit einfacher zu erreichen, wenn Ihr Unternehmen wächst, da der Anbieter seine Ressourcen auf diese Herausforderung konzentriert. Bei einer kostenpflichtigen Lösung wird ein Kundenservice angeboten, der sich um Ihre Datenanforderungen kümmert. Neue Funktionen können angefordert werden, ohne Ihr eigenes Team zusätzlich zu belasten.
Die Entscheidung für ein Outsourcing von Datenanalyse und Market Intelligence spart Ressourcen und ermöglicht es Ihnen, sich auf die eigentliche Entscheidungsfindung zu konzentrieren und gleichzeitig die Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit zu verbessern. Die Vorteile überwiegen oft die Kopfschmerzen einer Inhouse-Lösung. Es ist jedoch wichtig, das richtige Unternehmen zu finden, das Ihren Anforderungen gerecht wird. Wählen Sie ein Unternehmen, das nachweislich gute Ergebnisse erzielt und einen guten Ruf für Genauigkeit und Zuverlässigkeit genießt.
Mitwirkender Autor: Matt Chow
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