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Montag, 12. April 2021

Big Data Analytics im Aftersales: Wie Daten und Analysen im Automotive Aftermarket neue Potenziale eröffnen

Automobilunternehmen (OEM) und Teilehersteller (IAM) steuern und verwalten sehr umfangreiche Ersatzteilsortimente. Um sich in einem schnell ändernden und disruptiven Umfeld behaupten zu können, benötigen OEM und IAM daher umfassende und qualitativ hochwertige Daten, die faktenbasierte und schnelle strategische bzw. operative Entscheidungen erst ermöglichen. Die Big-Data-Lösung ‘Market Data Engine‘ von Eucon ist ein digitales Abbild des weltweiten Kfz-Ersatzteilmarkts und gibt allen Marktteilnehmern die Möglichkeit, Marktentwicklungen zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Automotive-Experte Osvaldo Celani im Interview zu Data Analytics und Market Intelligence im Automotive Aftermarket.

Herr Celani, inwieweit hat sich die Nachfrage nach Big Data im Automotive Aftermarket verändert?

Um das zu beantworten, muss man sich den Aftermarket etwas genauer ansehen. Die großen und namhaften Fahrzeug- und Teilehersteller müssen riesige Portfolios mit teilweise mehreren hunderttausend Ersatzteilen verwalten, die im sogenannten Aftersales-Geschäft an Werkstätten verkauft werden. Damit Zulieferer strategische Portfolio- und Preisentscheidungen treffen können, ist es entscheidend, den Markt zu verstehen, der sehr fragmentiert, komplex und volatil geworden ist. Präzise und anwendbare Market-Intelligence- und datenbasierte Prozesse sind deshalb für die Akteure im Aftermarket wichtiger denn je, um sich erfolgreich im Markt zu bewegen, d.h. bisherige Kunden zu loyalisieren und/oder Neukunden zu gewinnen. Eucons „Market Data Engine“ ist eine umfassende Market-Intelligence-Plattform mit einzigartigen Datenbeständen und branchenführenden Analysefunktionen, die als eine Art „digital Mirror“ den internationalen Automotive Aftermarket widerspiegelt.  

Welche Vorteile hat die datenbasierte Entscheidungsfindung?

Das Thema Data Analytics bietet großartige Möglichkeiten, denn es unterstützt die Vermarktung von großen Portfolios, die in unterschiedlichen Vertriebskanälen und mithilfe dynamischer Preisgestaltung vertrieben werden. Manuell lassen sich diese ständig wachsenden Datenmengen nicht mehr beherrschen. Die Leistungsfähigkeit von Methoden zur Verarbeitung großer Datenmengen, die durch Algorithmen gesteuert werden, übersteigt die menschlichen Kapazitäten bei Weitem. Durch die Anwendung statistischer Modelle auf große Datenmengen können Entscheidungen intelligenter und effizienter getroffen werden. Wenn Hersteller erkennen können, wie sich Bedingungen ändern bspw. aufgrund steigender Nutzung des Online-Vertriebskanals, können sie geeignete Maßnahmen ergreifen. Die Corona-Krise beschleunigt dabei den Bedarf an datenbasierter Marktbeobachtung noch zusätzlich, insbesondere aufgrund des massiven Personalabbaus in der gesamten Branche. In diesem Umfeld ist Big Data Analytics zu einem wichtigen Erfolgsfaktor geworden. Unternehmen, die in diesen Bereich investieren, werden ihre Marktposition während und nach der Krise stärken.

Was muss man sich unter Eucons Market Data Engine vorstellen?

Wir schaffen ein digitales Abbild des Kfz-Ersatzteilmarktes. Dazu sammeln wir verfügbare Marktdaten und stellen sie auf einer Daten-Plattform zur Verfügung. Unsere Aftersales-Experten beobachten kontinuierlich fast 80 verschiedene Märkte weltweit, um Preisentwicklungen von Ersatzteilen über verschiedene Vertriebskanäle hinweg zu verstehen. Mit rund 12 Milliarden Marktinformationen bietet die Plattform Einblicke auf der Grundlage von Massendaten und fortgeschrittener Datenanalyse und bietet anstatt einer punktuellen Analyse die Möglichkeit einer regelmäßigen Marktbeobachtung, um der Veränderungsgeschwindigkeit gerecht zu werden.

Welche Daten enthält die Plattform?

Die Market Data Engine bietet eine einzigartige Sammlung der wichtigsten Produkt- und Marktdatentypen des Aftermarkets, z.B. Ersatzteilkataloge, Preise, Marktvolumen, technische Informationen oder sogar Trends. Diese Datenquellen bilden – einzeln oder kombiniert – die Grundlage für alle Analysen und können auch mit Zusatzinformationen, wie dem Fahrzeugbestand, angereichert werden. Dabei besteht die größte Herausforderung darin, die großen Datenmengen zu sammeln und aufzubereiten. Die Kunden können die Daten dann in ihre eigenen Frameworks oder Anwendungen integrieren. Gleichzeitig bauen wir auf den verschiedenen Datenpools Analysefunktionen auf, die unseren Kunden dabei helfen, Entscheidungen zu einer Vielzahl von Aspekten zu treffen, beispielsweise im Hinblick auf die Vorteile eines Markteintritts oder als Grundlage zur Erstellung einer Preisstrategie. Die verfügbaren Informations- und Business-Intelligence-Funktionen schaffen für die Akteure im Aftermarket die entscheidende Faktenbasis in einer sich schnell verändernden Branche.

Es gibt auch andere Anbieter digitaler Lösungen für eine Marktbeobachtung. Worin liegt der Unterschied?

Die meisten unserer Wettbewerber können nur geringe Stichproben, aber vor allen Dingen keine weltweite Marktabdeckung anbieten. Zudem stellen wir unseren Kunden Big Data Analytics zur Verfügung, um aus den riesigen Datenmengen verwertbare Informationen zu extrahieren. Im Prinzip bedeutet dies, dass sich unsere Kunden nicht mehr wie früher auf die Pflege der wichtigsten 1000 Ersatzteile beschränken müssen, denn mit unserer Technologie kann das gesamte Portfolio betrachtet werden. So kann zum Beispiel ein OEM oder ein Flottenbetreiber sehen, wer für ein bestimmtes Fahrzeug mit einem bestimmten Baujahr die passenden Bremsscheiben anbietet – und zu welchem Preis.

Der Preisvergleich ist ein Vorteil, der natürlich sofort einleuchtet. Aber ist es auch möglich, Preiselastizitäten zu berechnen oder Entwicklungen auf der Basis historischer Datenpunkte abzuleiten?

Ja, es gibt sicherlich Situationen, in denen es wichtig ist, dass wir unseren Kunden historische Preise zur Verfügung stellen. So herrscht für alle Ersatzteile für ein bestimmtes Modell, das beispielsweise 2004 gebaut wurde, ein bestimmtes Preisniveau. Aber diese Preise verändern sich über die Produktionsdauer. Man nennt das „Lifecycle Pricing“. Wettbewerber kommen hinzu, und nach Ablauf der Garantie wechseln viele Fahrzeughalter von einer Vertragswerkstatt zu einer freien Werkstatt, die mit Aftermarket-Teilen arbeitet. Diese Entwicklungen lassen sich mit unseren Tools beobachten und dienen dem Kunden als Grundlage, um Trends zu erkennen. Nehmen wir ein anderes Beispiel: Als Ersatzteillieferant oder Ersatzteilhändler kann ich mir das Preis- und Marktniveau in verschiedenen Ländern ansehen. Das bedeutet, dass ich meine Verkaufs- bzw. Einkaufsstrategie entsprechend ausgestalten kann.

Haben die neuen Mobilitätstrends – wie etwa Elektroantrieb oder Shared Economy – einen Einfluss auf Ihre Datenbank?

Es gibt auf jeden Fall neue Impulse. Der Elektroantrieb hat zur Entstehung einer neuen Fahrzeugkategorie mit eigenen Ersatzteilportfolios geführt. Da geht es dann um die HV-Batterie selbst, deren Steuerung mit sämtlichen Elektronikkomponenten und um andere spezifische Systeme, wie die Batterie-Kühlung. Dies hat noch einmal zu einer deutlichen Erweiterung unserer Datenbank geführt. Bezogen auf die Shared Economy haben große Flottenbetreiber wie Uber sowie der Trend hin zum Full-Service-Leasing durch große Leasinganbieter und Autovermieter in immer mehr Ländern zu Veränderungen der Kundennachfragestruktur geführt. Für Automobilhersteller und auch Teilezulieferer ist eine neue Kaufkraft entstanden. Aufgrund ihrer großen Abnahmemengen erhalten diese Unternehmen in der Regel Sonderkonditionen, wodurch für die Lieferanten zusätzlich ein Bedarf entsteht, die Preisinformationen genau zu kennen und zu verstehen. Die Komplexität nimmt weiter zu, verbunden mit der stark wachsenden Bedeutung der Online-Kanäle mit ihrer extremen Preisdynamik. Die Informationen zu bündeln ist also sinnvoll, denn immer mehr Daten sind verfügbar und notwendig, um am Markt erfolgreich zu sein. Big Data wird hier zu „Big Big Data“.

Welchen Nutzen sehen Sie mit Blick auf die Zukunft in Data Analytics, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning?

Der Vorteil liegt darin, aus den riesigen Datenmengen, die heute zur Verfügung stehen, die wichtigsten Erkenntnisse abzuleiten und darauf basierend die richtigen Maßnahmen zu ergreifen. Beim Einsatz intelligenter Datenanalyse stehen viele Unternehmen allerdings noch ganz am Anfang. Datenbasierte Analysen können Trends und Kennzahlen aufzeigen, die ansonsten in der Informationsflut verloren gehen würden. Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen heben die Datenanalyse auf die nächste Stufe. In Zukunft werden wir uns fragen, wie wir in der Vergangenheit überhaupt in der Lage waren, Entscheidungen zu treffen.