Wie Kearney einem Einzelhandelskunden mit Alteryx 50 Mio. $ bei den Servicekosten einsparte

Seit 1926 unterstützt das globale Managementberatungsunternehmen Kearney seine Kundinnen und Kunden bei der Umsetzung strategischer, operativer und transformativer Veränderungen. Im Laufe des letzten Jahrhunderts musste Kearney unweigerlich eigene Veränderungen umsetzen – insbesondere in den Bereichen Technologie und Analyse.

So hat das Unternehmen beispielsweise das Data-Analytics-Beratungsunternehmen Cervello übernommen. Und Cervello und Kearney führten Alteryx ein, eine End-to-End-Analyseplattform, um ihre Kunden besser bedienen zu können.

Diese Änderung veränderte nicht nur die internen Analysen von Kearney – die Datenverarbeitungszeit wurde um mehr als 70 % verkürzt –, sondern auch die der Kundinnen und Kunden, die dank detaillierter Einblicke mehrere Millionen Dollar einsparen konnten. Erfahren Sie mehr über die Umstellung von Kearney auf KI-gestützte Self-Service-Analysen und darüber, wie ein führender Einzelhändler mit einem soliden Cost-to-Serve-Modell Millionen von Dollar sparen konnte.

Die Transformation der Kunden beginnt intern

„Vor Alteryx haben wir diese Art von Analyse – Datenbereinigung, Datenumwandlung – in Excel durchgeführt, und das war ein Albtraum“, so Matt Feeley, langjähriger Berater bei Kearney. „Schon das Aktualisieren von Formeln bedeutete, nur noch das endlos drehende Ladesymbol zu sehen.“

Kearney erkannte, dass das Unternehmen einen besseren Weg brauchte, um die Leistungsfähigkeit großer Datasets zu nutzen und und die Entscheidungsfindung für seine Kundinnen und Kunden effektiver zu gestalten.

Die Fähigkeit von Alteryx, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen schnell zu integrieren, zu bereinigen, zu bearbeiten und zu analysieren, war nur einer der Gründe, warum sich Kearney für die End-to-End-Analyseplattform entschieden hat. Ein weiterer Grund war die Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit, die es Datenfachleuten jeder Qualifikationsstufe ermöglicht, komplexe Datenbereinigungen und -umwandlungen durchzuführen und Low-Code/No-Code-Modelle zu entwickeln.

Dadurch konnte Kearney die Datenverarbeitungszeit um mehr als 70 % verkürzen und gleichzeitig die schnelle Erstellung und Iteration leistungsstarker prädiktiver und präskriptiver Modelle ermöglichen.

Reduzierung des Betriebskapitals um 50 Mio. USD für einen führenden US-Einzelhandel

Zu den Kunden, die von der Alteryx Implementierung von Kearney profitierten, gehörte ein führender US-Einzelhändler, der seine Lieferkette optimieren wollte. Wie bei vielen anderen Unternehmen fehlte es dem Kunden an Transparenz über die tatsächlichen Auswirkungen der Leistung der einzelnen Produkte auf das Geschäftsergebnis.

Daher entwickelte das Kearney-Team ein Cost-to-Serve-Modell, um die Kosten zu ermitteln, die bei jedem Schritt der Lieferkette für nahezu jede SKU im Einzelhandelssortiment anfallen. „Cost-to-Serve ist das Rückgrat, um die Leistung Ihrer Lieferkette zu verstehen“, so Feeley. „Sie fließen in so viele andere Analysen ein.“

Cost-to-Serve – die Gesamtkosten für die Lieferung eines Produkts oder Dienstes an einen Kunden – umfassen alle Kosten, die entlang der Lieferkette anfallen, von Verpackungsmaterialien und Logistik bis hin zu Kundendiensten und Verwaltungsarbeiten. Ohne verlässliche Datenerkenntnisse gehen Unternehmen einfach von Annahmen aus, die Gewinnfresser verschleiern. Bei dem Einzelhandelskunden von Kearney wurde ein signifikanter Anteil der SKUs als Kandidaten für eine Margenerosion identifiziert und sofort zur Überprüfung an die Merchandising-Teams weitergeleitet, die daraufhin schnell handeln konnten.

Die Daten, die erforderlich waren, um die tatsächlichen Cost-to-Serve für mehr als 100.000 SKUs zu verstehen, waren enorm. Dazu gehörten Daten aus Transportmanagementsystemen, Bestellungen sowie Finanz- und Buchhaltungssystemen.

Mit Alteryx war das Kearney-Team in der Lage, riesige Datenmengen in großem Umfang aufzunehmen und zu analysieren und innerhalb einer Woche einen Machbarkeitsnachweis zu erstellen. Im Laufe der Zeit wurden zusätzliche Erkenntnisse gewonnen, darunter Produktsaisonalität, Reichweite der Filialen, Substituierbarkeit, Margenbeitrag und Umsatzrang. Das Modell berücksichtigte auch verschiedene Granularitätsstufen bei der Kostenzuteilung, von ganzen Paletten bis hin zu einzelnen Einheiten.

„Wir waren sofort in der Lage, die Produkte mit schlechter Leistung zu identifizieren“, so Feeley. „Dazu gehörten auch Produkte, die eine negative Marge aufwiesen, wenn man alle verschiedenen Kosten der Lieferkette berücksichtigte.“ Das vom Kearney-Team entwickelte Modell isolierte Ineffizienzen und Kostenverluste bis hinunter auf SKU-Ebene.

Das Projekt dauerte mehrere Monate, und jetzt wird das Modell monatlich aktualisiert, wobei die Ergebnisse direkt mit Lieferketten- und Vertriebsteams geteilt werden. Letzteres fügt den Kontext hinzu, wie z. B. Daten zur Kundentreue. Letztendlich identifizierte das Modell 13.000 unproduktive Produkte.

Der Kunde von Kearney entschied sich, in den ersten zwei Monaten mehr als 1.500 SKUs zu eliminieren, wobei viele weitere überprüft werden, und Maßnahmen zur Verbesserung der Profitabilität der verbleibenden Produkte zu ergreifen. Das Cost-to-Serve-Modell ermöglichte es dem Kunden, sein Betriebskapital um 50 Millionen US-Dollar zu reduzieren und jährlich weitere 10 Millionen US-Dollar an Transportkosten einzusparen.

Mit Alteryx wird das Unmögliche möglich

„Die Einführung von Alteryx hat unsere Analyse- und Entscheidungsprozesse verändert und es uns ermöglicht, mit beeindruckender Geschwindigkeit und Präzision umsetzbare Erkenntnisse zu liefern“, so Feeley. Tatsächlich war das Cost-to-Serve-Modell so erfolgreich, dass Kearney einen wiederverwendbaren Alteryx Workflow als Lösung innerhalb seiner digitalen Beratungspraxis entwickelt. Ziel des Modells ist es, Kunden dabei zu helfen, schnell auf Risiken in der Lieferkette zu reagieren und proaktiv operative Spitzenleistungen zu erbringen.

„Mit Alteryx können wir jetzt Datentransformationsaktivitäten durchführen, die zuvor nicht möglich waren, und stellen so sicher, dass die datengesteuerte Entscheidungsfindung bei jeder Strategie im Vordergrund steht“, so Feeley. Dieser Analyseansatz ermöglicht es Kearney, seine Führungsposition bei der Bereitstellung hochmoderner, datengesteuerter Beratungsdienste zu behaupten, seine Marktposition zu festigen und Kundenbeziehungen und Ergebnisse für die kommenden Jahrzehnte zu stärken.

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