SAP CAR: Drei Use Cases für den Einzelhandel

Eines haben beide Lösungen gemeinsam: Sie versetzten den Einzelhandel in die Lage, gesicherte Daten zu erheben, auszuwerten und mit den Ergebnissen eine individualisierte Kundenansprache zu erreichen. In der Konsequenz ziehen sie damit aber auch eine neue Herausforderung nach sich: die wachsenden Datenmengen optimal zu verwalten. Um diese Aufgabe soll es heute gehen – und eine Anwendung, durch die Sie imstande sind, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus den verschiedensten Quellen und Kanälen an einem Ort zusammenzuführen.

SAP CAR: Drei Anwendungsfälle im Einzelhandel

Das SAP Customer Activity Repository (SAP CAR) basiert auf der In-Memory-Plattform SAP HANA und bündelt Vorgangsdaten, Bestandsdaten, Stammdaten, Analytics und Forecasting in einem zentralen Repository. Mit SAP CAR können sich Retailer die Kombination aus Live-Kundendaten (z. B. POS-Transaktionen)und ERP-Daten (z. B. Lagerbestände) zunutze machen und sie analysieren. Im Folgenden stellen wir Ihnen nun drei mögliche Use Cases vor: Unified Demand Forecasting, Fujitsu Fraud Prevention und SAP Lumira Analytics.

Unified Demand Forecasting (UDF)

In SAP CAR enthalten ist die Demand Data Foundation (DDF). Auf Basis der verfügbaren historischen Bedarfslage aus POS-Daten und Verkaufszahlen wird der voraussichtlich anfallende Bedarf modelliert. DDF versucht insbesondere, die Wirkung jeglicher Beeinflussungsfaktoren bestmöglich zu erklären. Dazu gehören:

• Feiertage, z. B. Weihnachtseinkäufe
• Wochentage, z. B. der Anstieg der Verkaufszahlen um 20 Prozent an Samstagen
• Angebote, z. B. der Erfolg von Werbemaßnahmen und der Einfluss auf Verkaufszahlen

Extreme Abweichungen, ausgelöst durch ungewöhnliches Kundenverhalten, werden bewertet und gegebenenfalls nicht im vollen Ausmaß in die Prognose mit aufgenommen.

Fujitsu Fraud Prevention

Inventurdifferenzen und Warenschwund sind alltägliche Probleme des Handels. Durch Mitarbeiterbetrug entsteht pro Jahr in etwa ein Schaden von 850.000.000 Euro. In Zeiten von Big Data und einer zunehmenden Digitalisierung des Handels ergeben sich neue Chancen, um effektiv gegen dieses Problem vorzugehen.

Fujitsu Fraud Prevention ist die bislang einzige Fraud-Lösung, die technisch auf SAP CAR on HANA aufsetzt. Auf Basis der Transaktionsdaten werden Muster aufgedeckt und Unregelmäßigkeiten aufgeteilt: in Aktivitäten frei von betrügerischem Verhalten und tatsächlich betrügerisches Verhalten.

Zu den möglichen Szenarien zählen:

• Preisänderungen und manuelle Rabatte durch Mitarbeiter
• Retouren von Artikeln, welche signifikante Bestandsunterschiede aufweisen
• manuelle und nicht gescannte Verkaufs- und Retouren-Transaktionen
• Transaktionen eines Mitarbeiters außerhalb der Arbeitszeit oder der Ladenöffnungszeit
• unverhältnismäßig viele Autorisierungen zwischen einem Vorgesetztem und einem Mitarbeiter (geheime Absprache)
• Kundenkartenbetrug

Durch die Mustererkennung wird das Problem der klassischen Silobetrachtung vermieden. Zudem bleiben auch vereinzelte Auffälligkeiten von Mitarbeitern nicht unter dem Radar.

SAP Lumira Analytics

SAP Lumira ist eine hoch leistungsfähige Datenvisualisierungssoftware aus dem Portfolio der SAP Business Intelligence. Mithilfe der übersichtlichen, intuitiv bedienbaren Oberfläche ist es ohne Weiteres möglich, Unternehmensdaten aus diversen Quellen, unter anderem SAP CAR, zu visualisieren. Verkaufszahlen, die Effektivität von Angeboten und auch Social Media lassen sich in einem Storyboard zusammenfassen und bieten so einen Überblick über die Geschehnisse im Store und hinter den Kulissen.

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