Vorteil durch Zusammenarbeit: Wie moderne Einzelhändler und CPG-Marken gemeinsam gewinnen

Der Launch, der alles hatte … außer Lagerbestand

Stellen Sie sich Folgendes vor: Eine große Verbrauchsgüter-Marke (CPG) führt bei einem landesweiten Einzelhändler eine hochwertige Bio-Produktlinie ein. Woche eins? Der Umsatz explodierte und lag 37 % über der Prognose. Woche vier? Sie übertreffen die Prognosen um 2,8 Mio. $. In den sozialen Medien herrscht reges Treiben, die Kunden sind begeistert und die Partnerschaft scheint ein voller Erfolg zu sein.

Dann kommt die zehnte Woche. Die Fehlbestandsquoten steigen sprunghaft auf 34 % an. Zwei Drittel der Flagship-Stores sind leer. Kunden wechseln zur Konkurrenz. Bis zur sechzehnten Woche hat die Marke 4,2 Mio. $ an Umsatz verloren und 28 % dieser Kunden sagen, dass sie nicht wiederkommen werden.

Was ist passiert?

Der CPG-Hersteller plante seine Produktionsentscheidungen auf der Grundlage von Daten, die der Nachfrage um zwei bis drei Wochen hinterherhinkten, während der tatsächliche Vertrieb um 40 % höher lag. Der Einzelhändler konnte Echtzeit-POS-Signale wie regionale Nachfragespitzen, Promotion-Lift und Lagerbestände auf Filialebene sehen, aber diese Daten erreichten nie die Planungssysteme des Herstellers. Als die wöchentlichen Berichte das Problem aufdeckten, konnten die Produktionszyklen nicht mehr aufholen.

Die Daten waren vorhanden. Die Infrastruktur war vorhanden. Was fehlte, war eine Möglichkeit, diese Daten sicher zu teilen und gemeinsam darauf zu reagieren.

Das 2-Billionen-Dollar-Problem, das zu viele Unternehmen unterschätzen

Dies ist kein Einzelfall. Varianten davon spielen sich täglich in den Lieferketten des Einzelhandels und der CPG-Branche ab, und die finanziellen Auswirkungen sind enorm:

• 1,75 Billionen $ jährlicher Umsatzverlust durch Fehlbestände (das entspricht 8,3 % des gesamten Einzelhandelsumsatzes) _{Quelle: ToolsGroup, "Transforming Retail Operations with Stock Availability Optimization," September 2024}
• 20–30 % des gesamten Lagerwerts werden jährlich durch Lagerhaltungskosten aufgezehrt, wobei eine spezialisierte Lagerung diesen Wert auf 35 % anhebt _{Quelle: NetSuite, E2open 2024–2025}
• Nur 47 % der Überbestände werden verkauft, wobei der durchschnittliche Großhandelsrabatt 71 % unter dem Einkaufspreis liegt und 30 % auf Mülldeponien landen.
• 91 % der Verbraucher kaufen mit geringerer Wahrscheinlichkeit erneut bei einem Einzelhändler ein, nachdem sie erlebt haben, dass ein Artikel ausverkauft war _{Quelle: ToolsGroup, „Transforming Retail Betrieb“, 2024}
• 43 % der Käufer wechseln sofort zu einer Konkurrenzmarke, wenn ihr bevorzugtes Produkt nicht vorrätig ist _{Quelle: Repsly, "Optimizing Retail Execution," Juli 2025}

Ohne eine gemeinsame, durchgängige Sicht auf Nachfrage und Lagerbestand kompensieren die meisten Unternehmen dies durch überhöhte Sicherheitsbestände und treffen Entscheidungen auf der Grundlage veralteter Daten.

Warum Datenkollaboration schwieriger ist, als sie sein sollte

Data Sharing sollte im Jahr 2025 unkompliziert sein. In der Praxis ist das jedoch selten. Folgendes passiert normalerweise, wenn ein Einzelhändler versucht, Lieferkettendaten mit Hunderten von CPG-Partnern zu teilen:

Die Herausforderung für Anbieter bei der Unterstützung vielfältiger Partneranforderungen

Einzelhändler stehen vor einem Skalierungsproblem, wenn sie Daten über große CPG-Ökosysteme hinweg teilen. Jeder Partner bringt andere Tools, Formate und Zugriffsanforderungen mit – von SFTP-Dateiaustausch über APIs und proprietärem Data Sharing bis hin zu Tabellenkalkulationen. All diese proprietären Systeme bringen technische Einschränkungen mit sich und erhöhen die finanziellen Kosten für ihre Entwicklung und Wartung, sodass sie für alle außer den größten Unternehmen nicht rentabel sind.

Um dieser Vielfalt gerecht zu werden, erstellen Einzelhändler für jeden Partner Punkt-zu-Punkt-Integrationen. Jede neue Verbindung wird zu einer langfristigen Wartungsverpflichtung, und selbst kleine Schemaänderungen erfordern eine Koordination mit Dutzenden oder Hunderten von nachgelagerten Nutzern. Im Laufe der Zeit wird die Infrastruktur für Data Sharing spröde, teuer und schwer weiterzuentwickeln.

Die Falle des Empfängers: Die andere Seite

CPG-Hersteller erleben die gleiche Herausforderung aus der entgegengesetzten Richtung. Sie nehmen Lieferkettendaten von mehreren Einzelhändlern auf, die jeweils in unterschiedlichen Formaten, Schemata und Aktualisierungsintervallen bereitgestellt werden.

Um diese Daten nutzbar zu machen, erstellen und warten sie komplexe ETL-Pipelines (Extract Transform Load (ETL)). — benutzerdefinierte Extraktionslogik, Transformationsschichten zur Standardisierung von Feldern, Mapping-Tabellen für Produktcodes und Qualitätsprüfungen zum Umgang mit Inkonsistenzen. Bis die Daten standardisiert und für die Analyse bereit sind, sind sie oft schon mehrere Tage alt.

Über die technischen Hürden hinaus bergen diese herkömmlichen Methoden erhebliche Sicherheitsrisiken: Jede manuelle Dateiablage oder geteilte Tabelle erstellt eine statische, ‚schwebende‘ Kopie sensibler Daten, die außerhalb Ihrer Corporate Governance existiert, was es unmöglich macht, den Zugriff nachzuverfolgen, zu prüfen oder zu widerrufen, sobald die Daten Ihre Umgebung verlassen haben.

Wie würde „gut“ also tatsächlich aussehen?

Es würde auf Open-Source-Technologien basieren, um Kosten zu senken, die Sicherheit zu verbessern und die Flexibilität zu maximieren. Und es würde wie eine Live-Datenverbindung zwischen Einzelhändlern und CPGs aussehen, bei der neue Datensätze und Aktualisierungen automatisch über Plattformen und Tools hinweg fließen. Egal, wo die Daten liegen oder wie Partner sie analysieren – ob auf Databricks, BigQuery, Snowflake oder in Excel – Änderungen verbreiten sich in Echtzeit, die Kosten bleiben vorhersehbar und die Anzahl der Integrationen vervielfacht sich nicht mit jedem neuen Partner.

Kein benutzerdefinierter Code. Keine komplexen ETLs. Keine monatelangen Projekte.

Diese Welt existiert bereits. Sie heißt Delta Sharing.

Hier kommt Delta Sharing: Datenzusammenarbeit ohne den Infrastruktur-Albtraum

Delta Sharing stellt das Modell auf den Kopf. Anstatt Daten zu verschieben, bietet es allen Stakeholdern sicheren Zugriff auf Live-Daten, und zwar genau dort, wo sie sich befinden. Stellen Sie es sich wie den Unterschied zwischen dem Versenden einer Dokumentenkopie und dem Teilen eines Links zu einem Live-Dokument vor. Delta Sharing ist das am weitesten verbreitete offene Protokoll für sicheres Data Sharing. Es ermöglicht Unternehmen den plattform- und cloudübergreifenden Austausch von Live-Daten und KI-Assets.

Bewährt im Einzelhandel & CPG:

• Crisp – Verbindet über 4.000 CPG-Marken mit mehr als 40 Einzelhändlern und Distributoren für den Austausch von POS- und Lieferkettendaten in Echtzeit
• Zalando – Europas führende Modeplattform eliminierte 1,5 VZÄ pro Partner und Monat an manueller Datenaufbereitung, sodass Partner in Minuten statt in Tagen auf Erkenntnisse zugreifen können
• Großer Einzelhändler – Vorgestellt auf dem Data + AI Summit: Teilt KPIs auf Artikelnummer-Ebene mit über 100 Partnern über Cloud-Plattformen hinweg, ermöglicht die Datenmonetarisierung und ersetzt dabei unüberschaubare, selbst entwickelte SFTP- und API-Lösungen durch Delta Sharing für eine einfache Verwaltung und einen partitionierten Datenzugriff.
• Cox Automotive – Teilt Daten über Geschäftsbereiche und Tochtergesellschaften hinweg, ohne sie zu kopieren

Warum Delta Sharing im großen Maßstab für Einzelhandel und CPG funktioniert

• Echtzeit-Livedaten statt veralteter Snapshots: Updates werden an Partner weitergegeben, sobald sich Ihre Quelldaten ändern – seien es POS-Transaktionen in Echtzeit, stündliche Bestands-Refreshes oder tägliche Nachschubsignale. Keine Batch-Fenster, keine Exportverzögerungen und kein Rätselraten, ob Partner mit den Zahlen von gestern oder den Trends der letzten Woche arbeiten.
• Einheitliche Governance mit vollständiger Transparenz: Unity Catalog bietet granulare Zugriffskontrollen, sodass Sie die Produkt-Performance mit Lieferant A, Wettbewerbs-Benchmarks mit Lieferant B und aggregierte Einblicke mit Lieferant C teilen können – alles aus denselben zugrunde liegenden Daten. Es erfasst automatisch Audit-Logs auf Benutzerebene, die zeigen, wer wann worauf zugegriffen hat, mit End-to-End-Lineage-Tracking bis auf Spaltenebene für Compliance und Fehlerbehebung.
• Funktioniert überall, keine Plattformbindung: Das Open-Source-basierte Delta Sharing ermöglicht es Partnern, freigegebene Daten mit den Tools oder Clouds zu nutzen, die sie bereits verwenden – keine kostspieligen Softwarelizenzen, erzwungenen Migrationen, proprietären Formate oder Anbieterabhängigkeiten.

Delta Sharing in Aktion

Von Monaten zu Minuten: Wie modernes Data Sharing funktioniert

Stellen Sie sich Folgendes vor: Ein nationaler Einzelhändler möchte Vertriebs-Performance, Produktdetails und Filial-Informationen mit seinem Top-CPG-Partner teilen. Der CPG-Partner muss seine 350 Artikelnummern in 2.000 Filialen analysieren, um Werbeaktionen zu optimieren und Fehlbestände zu vermeiden. Früher hätte dies monatelange Integrationsarbeit, benutzerdefinierte APIs und endlose Verhandlungen über Datenformate bedeutet. Mit Delta Sharing dauert es nur einen Nachmittag.

Die Erfahrung des Einzelhändlers ist erfrischend einfach. Sie wählen die Daten aus, die sie teilen möchten, erstellen eine Ansicht, die die richtigen Einblicke liefert, legen Berechtigungen fest, um zu steuern, worauf jeder Partner zugreifen kann, und klicken auf „Teilen“. Das war’s. Keine kundenspezifische Entwicklung, keine Middleware-Plattformen, keine Engpässe im Data Engineering.

Auf der Empfängerseite ist die Erfahrung des CPG-Partners ebenso reibungslos. Sie erhalten sichere Anmeldeinformationen, verbinden sich über die bereits vorhandenen Analysetools und können sofort Live-Daten abfragen – oder auf Wunsch eine lokale zwischengespeicherte Kopie erstellen. Sie können automatisierte Jobs einrichten, die effizient nur die Änderungen seit der letzten Aktualisierung abrufen und so ihre lokalen Daten ohne redundante vollständige Refreshes auf dem neuesten Stand halten.

Das Ergebnis? Keine ETL-Pipelines zu erstellen. Keine Infrastrukturbereitstellung. Kein wochenlanger Engineering-Aufwand. Sondern nur sofortiger Zugriff auf die Daten, die beide Parteien benötigen, mit den Sicherheits- und Governance-Kontrollen, die Führungskräfte fordern.

Wie granulare Daten schnellere und präzisere Entscheidungen in der Lieferkette ermöglichen

Herkömmliche Systeme für das Data Sharing konnten das für wirklich granulare Einblicke erforderliche Volumen nicht bewältigen. Delta Sharing ändert diese Ausgangslage komplett.

Betrachten wir einen CPG-Hersteller mit 350 Artikelnummern, die in den 2.000 Filialen eines Einzelhändlers verkauft werden:

Bisherige Methode – Wöchentliche Artikelsummen: 350 Artikelnummern × 2.000 Filialen × 52 Wochen = 36,4 Millionen Datensätze/Jahr

Delta Sharing – D-1 stündlich pro Channel: 350 Artikelnummern × 2.000 Filialen × 365 Tage × 24 Stunden × 3 Channels = 18,4 Mrd. Datensätze/Jahr

Das ist eine 505-fache Steigerung der Datengranularität.

Im alten Modell bezahlten sowohl der Einzelhändler als auch die CPG-Marke für die Speicherung desselben riesigen Datensatzes. Mit Delta Sharing bleiben die Daten im Cloud-Speicher des Einzelhändlers. Der CPG-Partner fragt die Daten direkt ab, wodurch eine zu 100 % redundante Speicherrechnung entfällt.

Was wird dadurch ermöglicht?

• Kanal-Zeit-Optimierung: Online-Bestellungen zur Abholung, die zwischen 06:00 und 08:00 Uhr für die Abholung am selben Tag aufgegeben werden, machen 45 % des wochentäglichen Volumens aus, was eine präzise Personalbesetzung im Fulfillment-Center und eine genaue Inventarbereitstellung ermöglicht.
• Vermeidung plötzlicher Regallücken: Das stündliche Tracking zeigt, wann Schnelldreher mitten am Tag nicht mehr vorrätig sind, und löst eine sofortige Auffüllung aus dem Lager oder nahegelegenen Filialen aus, bevor die Tagesberichte dies erfassen würden.

Präzision bei Werbeaktionen: Das Wissen, dass der Promotion-Lift hauptsächlich zwischen 10:00 und 14:00 Uhr am Tag der Einführung stattfindet, ermöglicht es dem CPG, digitale Kampagnen zeitlich abzustimmen und sicherzustellen, dass der Lagerbestand für die Spitzenbedarfszeiten positioniert ist.

Altsysteme wären mit 18,4 Milliarden Datensätzen überfordert. Selbst die Übertragung dieser Daten würde Tage dauern. Delta Sharing bewältigt dies nahtlos.

Die Auswirkungen skalierter Datenkollaboration auf den Umsatz im Einzelhandel und bei CPG

Wenn Einzelhändler und CPG-Partner Daten tatsächlich effektiv austauschen, sind die Auswirkungen auf den Umsatz dramatisch, aber die meisten Unternehmen nutzen dieses Potenzial nicht:

• 45 % höherer ROI bei Werbeaktionen: Ein verbessertes Data Sharing zwischen Einzelhändlern und CPG-Partnern steigerte den ROI von Werbeaktionen um mehr als 45 % durch eine bessere Zielgruppenansprache und Umsetzung.

Quelle: Retail Velocity, "Stärkung von Partnerschaften im Einzelhandel durch verbesserte Daten und Erkenntnisse"

• 10 % Umsatzsteigerung durch granulare POS-Daten: Ein globaler Bierbrauer ging eine Partnerschaft mit Einzelhändlern ein, um granulare, nach Produkt und Region aufgeschlüsselte Point-of-Sale-Daten zu erhalten und Kampagnen schnell zu optimieren, was zu einer Umsatzsteigerung von über 10 % führte.

Quelle: BCG, „Maximizing the Value of Data for CPG Marketers“, Februar 2021

Die Wettbewerbslücke ist deutlich: Führende Unternehmen betrachten Datenkollaboration als strategische Fähigkeit und nicht als technische Herausforderung.

Das Fazit

Das alte Modell des Datenaustauschs – komplexe ETL-Prozesse, veraltete Snapshots, die vollständige Wiederaufbereitung von Tabellen, endlose Wartung – ist nicht nur teuer. Es hindert Einzelhändler und CPGs aktiv daran, die reaktionsschnellen, effizienten Lieferketten aufzubauen, die der moderne Handel erfordert.

Delta Sharing eliminiert technische Hürden. Transparenz in Echtzeit ersetzt wochenalte Daten. Inkrementelle Updates ersetzen vollständige Datenübertragungen. Geregelter Zugriff ersetzt die Datenduplizierung.

Die Unternehmen, die ihre Infrastruktur für die Datenkollaboration modernisieren, werden Kosten drastisch senken, das Dienstleistungsniveau verbessern und Wettbewerber ausmanövrieren, die noch im alten Modell gefangen sind.

Da Milliarden auf dem Spiel stehen und führende Einzelhändler bereits in Echtzeit arbeiten, ist die Frage nicht mehr, ob die Datenkollaboration modernisiert werden soll, sondern wie lange Reibungsverluste durch Altsysteme noch hingenommen werden können.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag