„Alles, worüber wir gesprochen haben, ist massiv am Wachsen“ – Max Melching über den Umgang mit Daten bei Douglas und die Bedeutung von Data Analytics im Basketball

Wie bei Douglas mit Daten umgegangen wird und warum Basketball und Data Intelligence eng miteinander verbunden sind – das alles und viel mehr wird im Podcast „My Data is better than Yours“ von Jonas Rashedi thematisiert. Sein Gast Max Melching ist seit 2018 für Online Marketing, Data Intelligence und Retail Media bei Douglas zuständig. Das 1910 gegründete Unternehmen verfügt über einen durch Omnichannel-Management generierten Datenschatz, der in dieser Größenordnung selten zu finden ist. Sowohl digital als auch stationär ist Douglas mehr als gut aufgestellt. Eine große Rolle spielt die von über 44 Millionen Kundinnen und Kunden genutzte Beautycard, die eine hohe Abdeckung ermöglicht und Datentöpfe offline sowie online zusammenbringt. So entsteht ein, wie Max es formuliert, „ganzheitlicher Blick auf das Kaufverhalten“, welcher spannende Möglichkeiten eröffnet.

2018 erfolgte der sich lohnende Einstieg in den Sektor Retail Media, der aus Business-Sicht einen zweiten Revenue Stream neben den Retail Umsatz darstellt. Auch aus Industriesicht stellt Retail Media einen klaren Mehrwert dar. Max erklärt dies anhand eines Beispiels. Launcht ein Industriepartner beispielsweise ein neues Parfum und targetet Frauen zwischen 20 und 30, kennt Douglas die regelmäßig Parfum kaufende Zielgruppe, die die Brand bisher nie gekauft hat. Das macht dieses Geschäftsmodell äußerst interessant. Die Industrie kann mit soziographischen Daten Branding Awareness aufbauen, weitere Schritte können über Retailer wie Douglas erfolgen (beispielsweise sind Point of Sale Daten für die Industrie nicht zugänglich). Browser Technologien stellen Douglas im Vergleich zur Industrie vor größere Hürden, weil datentechnisch natürlich viel zu verlieren ist. Technische und rechtliche Herausforderungen können aber bisher gut bewältigt werden. Max spricht auch über Replenishment und darüber, dass Beauty dafür prädestiniert ist. Es ist gut vorhersehbar, wann Produkte leergehen. Segmente werden in DMP angelegt, 40-60 Tage nach Kauf wird die relevante Zielgruppe aktiviert und Segmente werden an die Marketing Kanäle weitergegeben.

Auch die Frage, wie das Erheben, Analysieren und Aktivieren von Daten in Unternehmen etabliert werden kann, wird von Max und Jonas besprochen. Trial and Error spielt ebenso eine Rolle wie das „Aufmachen großer Fässer“, wie es Max formuliert. Die Gewichtung von Technologie und Mensch im Online-Marketing Bereich wurde ebenso diskutiert. Man braucht Menschen, um Tools anzuleiten. Natürlich ist es ein wichtiges Ziel, so viel wie möglich zu automatisieren und zu skalieren, eine Accountmanagerin oder ein Accountmanager wird dadurch aber nicht ersetzt. Oftmals treffen Maschinen Entscheidungen selbstständig, wenn es beispielsweise um Google-Algorithmen geht. Aber der Bezug zu Industriepartnerinnen und Industriepartnern, so wie es Max beschreibt, lässt sich nicht komplett von einer Maschine abwickeln. Weiters haben Tools auch Probleme mit Long Tail Keywords.

Im letzten Teil des Interviews wird deutlich, dass logisches und analytisches Denken beim Auswahlprozess neuer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter eine große Rolle spielen. Der Austausch mit Insiderinnen und Insidern ist ebenso wichtig wie der eigene Antrieb. Daten werden überall anders handgehabt, wichtig ist es, zu verstehen, wie Daten entstehen. Ist das nicht der Fall, ist die Analyse schwer.

Max wünscht sich für dieses Jahr ein wieder normales stationäres Geschäft, ist aber trotz der schwierigen Corona-Situation zufrieden mit dem Weg, den Douglas geht. Er ermutigt kleinere Unternehmen, sich im Data Driven Marketing weiterzubilden. Der Data Bereich ist sehr aussichtsreich, bei Douglas gibt es viele offene Stellen.Max selbst ist Basketballer und beschreibt eindrucksvoll die datengetriebene Umsetzung von Strategien im Sport. In den letzten Jahren hat sich viel getan, Mannschaften bauen ihre Vorgangsweise auf Datenanalysen auf und werfen in manchen Fällen teilweise nur noch Dreier, weil es da die höchste Wahrscheinlichkeit für Punkte gibt. Somit erkennt man auch im Sport das Potential von Daten.