Problemstellung
Ein führender Getränkehersteller ist in einer der wettbewerbsintensivsten Kategorien tätig, in der Marktanteile am Vertriebspunkt gewonnen werden, durch Präsenz im Einzelhandel, Reichweite der Vertriebskanäle und Umsetzung vor Ort.
Das Unternehmen setzte sich ein klares Ziel: eine Steigerung des Marktanteils um 5 % innerhalb von drei Jahren. Um dies in wöchentliche Fortschritte umzusetzen, waren eine verbesserte Transparenz der Vertriebskanäle, eine engere Abstimmung zwischen Business und IT sowie ein Reporting-System erforderlich, das dem Wachstumstempo gerecht wird.
Um dieses Problem zu lösen, entwickelte und implementierte Polestar Analytics den Commercial Analytics Accelerator, ein KPI-gesteuertes Framework, das auf den Prinzipien des modernen Data Warehousing und einer geregelten Snowflake-Plattform basiert.
- Undefinierter KPI-Rahmen: Es fehlt ein gemeinsames Vokabular, das den kommerziellen Anspruch mit messbaren Treibern des Marktanteils verknüpft.
- Reichweiten- und Vertriebslücken: Uneinheitliche Berichterstattung über die Präsenz von Verkaufsstellen und die Effektivität des Vertriebs im gesamten nationalen Gastronomiebereich.
- Tabellenkalkulationsbasierte Berichterstattung: Manuelle, fehleranfällige Arbeitsabläufe führten zu verzögerten Abläufen und einer uneinheitlichen Interpretation der KPIs über verschiedene Funktionen hinweg.
- Unzusammenhängendes Datenökosystem: Mehrere interne und externe Datensätze mit jeweils unterschiedlichen Strukturen und Aktualisierungsintervallen verhinderten eine einheitliche Datenquelle.
- Fehlende Umsetzungsarchitektur: Das Wachstumsziel war klar, aber es gab kein operatives Modell, um die Strategie in messbare Maßnahmen umzusetzen.
Lösung implementiert
- KPI-Treiberbaum: Kommerzielle Ziele wurden operativen Hebeln in den Bereichen Kundenklassifizierung, Kanalreichweite, Vertriebseffektivität und Verkaufsleistung zugeordnet.
- Zentralisierte Daten auf Snowflake: Vereinheitlichte interne und externe Quellen unter einer einzigen, kontrollierten Grundlage.
- Bereinigte Legacy-Daten: dbt-gesteuerte Pipelines bereinigten und strukturierten Legacy-Daten im Snowflake Lakehouse.
- Automatisierter Datenfluss: End-to-End-Orchestrierung über Azure Data Factory mit integrierter Governance und Qualitätsprüfungen.
- Entscheidungsbereite Dashboards: Power BI-Dashboards, die für Geschäftsanwender entwickelt wurden und Teams schneller von den Daten zu den Entscheidungen führen.
- Skalierbare Architektur: Entwickelt für Skalierbarkeit, einfachen Zugriff und zukünftige Erweiterbarkeit.
Gibt es irgendwelche Herausforderungen?
Unsere Branchenexperten können Ihr Problem lösen.
