Status der Observability im Einzelhandel 2024

Veröffentlichungsdatum: November 2024

Der Einzelhandel steht vor erheblichen makroökonomischen Herausforderungen: steigende Energiekosten, hohe Inflation und anhaltende Lieferkettenprobleme, um nur einige zu nennen. Angesichts schmaler Margen priorisieren Einzelhändler Kostensenkungen und strategische Investitionen, um den Geschäftswert zu erhöhen, ohne die Customer Experience zu beeinträchtigen.

Ohne Omnichannel-Strategien geht es heute nicht mehr, und Einzelhändler benötigen detaillierte Einsicht in diverse Datenquellen. Dazu gehört die Möglichkeit, die gesamte Customer Journey, den Produkt- oder Bestellungsablauf über alle Touchpoints hinweg zu überwachen. Viele Einzelhändler vertrauen auf Drittanbietertools und -services, um Vorgänge vor Ort, online oder während des Transports – wie POS-Systeme (Point of Sale), Kioske, Web- und mobile Apps, Zahlungsabwicklung sowie Logistik- und Fulfillment-APIs – zu verwalten, auch wenn sie selbst keinen vollständigen Zugriff auf diese Systeme haben. Weiße Flecken auf der Monitoring-Landkarte sind dabei wahrscheinlich, was es für Unternehmen schwierig macht, datengestützte Entscheidungen im Sinne ihrer Geschäfte zu treffen.

Um ihre digitalen Shops zu pflegen und Kund:innen zu gewinnen, investieren Einzelhändler in Observability-Tools, die einen durchgängigen Einblick in ihre Software- und Technologie-Stacks bieten. Observability-Tools dienen zur proaktiven Erfassung und Visualisierung von Daten im Kontext, damit Unternehmen sowohl die Vorgänge in ihrem IT-Ökosystem verstehen als auch auftretende Probleme schnell erkennen und beheben können.

Der Report zum Status der Observability im Einzelhandel 2024 beleuchtet die Einführung sowie die geschäftlichen Auswirkungen von Observability in der Einzelhandels-/Konsumgüterbranche anhand der Antworten von 148 Umfrageteilnehmenden.

Die Ergebnisse zeigen, dass die E-Commerce-Branche im Vergleich zu anderen Sektoren gut dasteht: mit weniger Ausfällen und einer besseren mittleren Zeit bis zur Erkennung (MTTD) sowie mittleren Zeit bis zur Behebung von Problemen (MTTR). Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen konnten ihre Abhängigkeit von mehreren Observability-Tools verringern und sich auf Toolkonsolidierung und Zusammenführung der Telemetriedaten konzentrieren. Diese Trends unterstreichen den offensichtlichen Geschäftswert von Observability für den Einzelhandel. Und auch in Zukunft ist zu erwarten, dass sich der Übergang von Einzellösungen zu umfassenden Plattformen, die komplette Transparenz liefern, noch beschleunigt, da Unternehmen in den kommenden Jahren das Deployment weiterer Funktionen planen.

Der wichtigste Faktor, der den Bedarf an Observability im Einzelhandel vorantrieb, war der zunehmende Fokus auf Sicherheit, Governance, Risikomanagement und Compliance (46 %), 12 % mehr als die Gesamtheit der Antworten. Knapp dahinter folgten die Einführung von KI-Technologien (39 %), das Kostenmanagement (36 %) und ein stärkerer Fokus auf das Customer Experience Management (34 %).

Das Internet of Things (IoT) erfüllt im Einzelhandel eine Reihe von Aufgaben, z. B. für Inventarkontrolle und Überwachung des Verkaufspersonals im Geschäft. Die Einführung des IoT (32 %) war ein bedeutender Faktor für die Einzelhandels- und Konsumgüterbranche – mehr als in jedem anderen Sektor außer der Unterhaltungs-/Medienbranche – und wurde um 21 % höher bewertet als in den Antworten aller Befragten. Befragte aus der Einzelhandels-/Konsumgüterbranche nannten zudem auch eher die Containerisierung von Anwendungen und Workloads (28 % im Vergleich zu 23 % insgesamt) sowie die Einführung von Open-Source-Technologien (23 %; gesamt: 21 %) als Gründe für einen größeren Bedarf an Observability.

Mehr als ein Drittel (36 %) der Befragten aus dieser Branche geht davon aus, dass die Observability-Praktiken ihres Unternehmens am meisten von Prognosen und prädiktiven Analysen profitieren werden, gefolgt von KI-gestützter Fehlerbehebung (30 %) und automatischer Ursachenanalyse (RCA; 30 %).

Verbraucher:innen geben ihr Geld zunehmend online aus. Angesichts potenzieller Einnahmen in Milliardenhöhe sind Einzelhändler bestrebt, bessere Strategien für Uptime, Zuverlässigkeit und digitale Customer Experience (DCX) zu entwickeln, um ein nahtloses Omnichannel-Erlebnis zu unterstützen. Digital Experience Monitoring (DEM) wurde daher schnell zu einem wesentlichen Faktor und ermöglichte es Marken, die Performance und Zuverlässigkeit zu überwachen sowie zu optimieren, um reibungslose, unterbrechungsfreie Online-Erlebnisse zu bieten. DEM kombiniert Real-User Monitoring (RUM) – Browser- und Mobile Monitoring – mit Synthetic Monitoring für proaktive Tests und Verbesserungsmaßnahmen.

Die Antworten der Befragten aus Einzelhandels-/Konsumgüterunternehmen ergaben, dass die Deployments geringfügig unter den jeweiligen Gesamtwerten lagen: beim Browser-Monitoring bei 35 % im Vergleich zu 44 % insgesamt, beim Mobile Monitoring waren es 32 % (gesamt: 35 %) und beim Synthetic Monitoring lag der Wert bei 24 % im Vergleich zu 26 % insgesamt.

Dennoch ist DEM ein wichtiger Investitionsfokus. Mehr als die Hälfte der Befragten (52 %) plant innerhalb der nächsten ein bis drei Jahre Synthetic Monitoring einzuführen, 49 % planen den Einsatz von Mobile Monitoring und 42 % von Browser-Monitoring. Hochrechnungen lassen erwarten, dass bis Mitte 2027 76 % der Befragten Browser-Monitoring einsetzen, 81 % Mobile Monitoring und 76 % Synthetic Monitoring. Dies wäre ein enormer Anstieg an Deployments und deutet darauf hin, dass DEM ein wesentlicher Antrieb für den Geschäftserfolg im Einzelhandel sein wird.

An häufigsten werden im Rahmen von Observability im Einzelhandel Alerts eingesetzt – 62 % der Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen nutzen sie. Als Nächstes wurde das Netzwerk-Monitoring genannt (59 %), dann Security Monitoring (55 %) und schließlich Dashboards mit 53 %. Erwähnenswert ist dabei, dass Alerts und Netzwerk-Monitoring in der Einzelhandels- und Konsumgüterbranche jetzt weiter verbreitet sind als in anderen Branchen, was klar zeigt, wie wichtig sofortige, umsetzbare Einblicke im schnelllebigen Einzelhandel sind.

Die meisten Einzelhandelsunternehmen gehen davon aus, bis Mitte 2027 Security Monitoring (97 %), Netzwerk-Monitoring (95 %), Alerts (93 %), Datenbank-Monitoring (93 %), Infrastruktur-Monitoring (90 %) sowie AI Monitoring (90 %) eingeführt zu haben. Diese Investitionspläne zeigen, wie wichtig der gesamten Branche eine Verbesserung der operativen Transparenz und Resilienz ist.

Nicht einmal jedes fünfte Unternehmen in der Einzelhandels- und Konsumgüterbranche (18 %) gab an, Full-Stack-Observability erreicht zu haben. Die Branche lag damit unter dem Durchschnitt von 25 %. Dabei waren die größten Hürden eine Überzahl an Monitoring-Tools und Datensilos, wie 35 % der Befragten sagten. Zusätzlich wurden komplexe Tech-Stacks von 32 % der Befragten als Hindernis für die Implementierung umfassender, integrierter Observability genannt.

Bisher waren im Einzelhandel oft zahlreiche Drittanbietertools im Einsatz, der Trend geht aber zur Toolkonsolidierung. Unternehmen im Einzelhandel nutzen seltener (40 %) als der Durchschnitt aller Befragten (45 %) fünf oder mehr Tools für die 19 in dieser Studie analysierten Observability-Toolsets. Das ist gegenüber den Vorjahren eine Verbesserung: Durchschnittlich verwenden Einzelhandelsunternehmen jetzt 4,4 Tools gegenüber 5,4 im Jahr 2023 und 5,9 im Jahr 2022 und übertreffen damit den Gesamtdurchschnitt von 4,5.

Die Daten legen nahe, dass sich ein Strategiewechsel vollzieht: Einzelhandelsunternehmen arbeiten auf einen effektiveren Einsatz von Observability hin, um sowohl die betriebliche Effizienz als auch den ROI zu maximieren. Zwar ist der Prozentsatz der Einzelhandelsunternehmen, die nur ein einziges Tool verwenden, mit 3 % der gleiche wie im Vorjahr, aber fast die Hälfte (43 %) der Befragten fasst mit hoher Wahrscheinlichkeit im kommenden Jahr eine weitere Toolkonsolidierung ins Auge, um die Vorteile von Observability auf das Geschäft zu erhöhen.

Bei der Wahl der passenden Observability-Lösung priorisieren die Befragten im Einzelhandel eine Plattform, die eine breite Palette an Toolsets bietet (34 %), Business Observability mit Verknüpfung von Geschäftsergebnissen und Live-Telemetriedaten umfasst (30 %) und erschwinglich ist (31 %). Immerhin 41 % bevorzugen für eine maximale Wertschöpfung eine einzige, integrierte Observability-Plattform, was einen branchenweiten Wandel hin zu leistungsstarken Komplettlösungen signalisiert.

Auf die Frage nach der Vereinheitlichung ihrer Telemetriedaten (Metriken, Events, Logs und Traces – kurz: MELT) gaben 52 % der Befragten an, über „zentralisiertere“ Daten zu verfügen, während bei 23 % die Daten weiterhin in Silos isoliert sind. 24 % sagten, in ihrem Unternehmen gebe es momentan beides. Einzelhandelsunternehmen gehörten hinsichtlich der Zusammenführung von Daten zu den Top-Branchen: In dieser Branche gibt es insgesamt weniger Datensilos als in anderen Sektoren.

Der Einzelhandel war im Vergleich zu anderen Branchen eher dazu bereit, Umsatzdaten (40 % im Vergleich zu 37 % insgesamt) und Bestandsdaten (39 %; gesamt: 36 %) mit Telemetriedaten zu verknüpfen. Bei weiteren kritischen Datentypen wie Kundendaten (37 %; gesamt: 41 %) und Betriebsdaten (33 %; gesamt: 43 %) sieht das allerdings anders aus. Am seltensten waren HR- (22 %) und Produktforschungsdaten (31 %) integriert. Hier könnte also noch mehr getan werden, um den Wert zu steigern. Zudem integrierten nur 30 % der Einzelhandelsunternehmen fünf oder mehr geschäftsbezogene Datentypen in ihre Telemetriedaten, verglichen mit 35 % in allen Branchen.

Die Integration und Zentralisierung von Daten wurde in der gesamten Umfrage deutlich positiv bewertet, da sie zur Senkung von Downtime, Kosten und Engineering-Stunden führte. So ergab die Umfrage, dass Unternehmen mit zentralisierteren Telemetriedaten folgende Vorteile verzeichnen konnten:

• 78 % weniger Downtime pro Jahr: 107 Stunden gegenüber 488 Stunden
• 11 % geringerer Zeitaufwand durch Engineers für die Störungsbehebung: 28 % gegenüber 32 %
• 4 % höherer mittlerer ROI: 302 % gegenüber 290 %

Unternehmen, die mindestens fünf Geschäftsdatentypen mit Telemetriedaten verknüpften, erzielten noch beeindruckendere Ergebnisse:

• 63 % weniger Downtime pro Jahr: 139 Stunden gegenüber 370 Stunden
• 27 % weniger Engineering-Stunden zur Behebung von Störungen – in einer 40-Stunden-Woche entspricht das einem Zeitaufwand von 11 Stunden anstelle von 15 Stunden

All dies deutet darauf hin, dass Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen zwar bereits die Vorteile zentralisierter Telemetriedaten nutzen, dass aber noch mehr möglich ist: Durch eine engere Verknüpfung mit zusätzlichen Geschäftsdatentypen könnten Resilienz, Kosteneffizienz und ROI weiter verbessert werden. Durch größere Integration geschäftlicher Daten können Einzelhändler potenziell noch viel mehr aus ihren digitalen Investitionen herausholen.

Die Befragten im Einzelhandel berichteten von einer geringeren Anzahl schwerwiegender Ausfälle als die meisten anderen Branchen. Nur 27 % mussten sich wöchentlich damit herumschlagen, verglichen mit 38 % in allen Branchen. Die Ausfallhäufigkeit war damit im Einzelhandel die drittniedrigste. Im Einzelnen lassen sich die wichtigsten Ursachen wie folgt kategorisieren: Am häufigsten waren Netzwerkfehler (32 %), dicht gefolgt von Problemen bei der Softwarebereitstellung (34 %) und Umgebungsänderungen (31 %).

Die MTTD übertraf im Einzelhandel andere Branchen. In weniger als der Hälfte (49 %) der Unternehmen wurden folgenschwere Ausfälle innerhalb von 30 Minuten erkannt (im Vergleich zu 54 % insgesamt). Die durchschnittliche mittlere Zeit bis zur Erkennung (MTTD) lag allerdings bei 32 Minuten – 14 % schneller als der Gesamtdurchschnitt von 37 Minuten. Die mittlere Zeit bis zur Behebung (MTTR) betrug im Einzelhandel durchschnittlich 46 Minuten und lag damit an zweiter Stelle unter den Branchen und 10 % schneller als die Gesamtangabe von 51 Minuten.

Die rasche Erkennung und Behebung von Problemen trug dazu bei, dass die durchschnittliche jährliche Downtime bei nur 164 Stunden lag – 41 % weniger als in anderen Branchen. Nicht nur das: Die Verbesserungen bei MTTD und MTTR konnten auf Observability-Lösungen zurückgeführt werden. Drei Fünftel (60 %) der Befragten berichteten von spürbaren Vorteilen, wobei die Ursachenanalyse (41 %) und das Monitoring von Latenz, Auslastung, Fehlern und Sättigung (37 %) am meisten Wirkung zeigten.

Kürzere Reaktionszeiten gingen zudem mit Full-Stack-Observability einher. Fast die Hälfte (48 %) der Befragten im Einzelhandel mit einer MTTD unter 30 Minuten hatte vollständige Observability implementiert, verglichen mit 32 % ohne Full-Stack-Observability. Und 26 % mit einer MTTR unter 30 Minuten hatten Full-Stack-Observability im Einsatz, bei 23 % war dies nicht der Fall.

Einzelhändlern ist klar: Fällt die Website am Black Friday auch nur eine halbe Stunde lang aus, kann dies zu Umsatzeinbußen in Millionenhöhe führen und dem Vertrauen der Kundschaft massiven Schaden zufügen. Observability-Tools können das Risiko allerdings eindämmen, damit Onlineshops auch in Spitzenzeiten zuverlässig laufen.

Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen meldeten höhere Investitionen in Observability: 74 % gaben pro Jahr mindestens 1 Mio. $ aus, während nur 2 % weniger als 100.000 $ investierten. Und diese Investitionen rentieren sich, denn Einzelhandelsunternehmen verzeichnen einen durchschnittlichen jährlichen ROI von 302 % – das Vierfache ihrer Ausgaben. Einen besseren Beweis für den strategischen Wert von Observability in dieser Branche gibt es wohl nicht.

Als besonders erwähnenswerte Vorteile von Observability nannte fast die Hälfte (48 %) Verbesserungen bei der System-Uptime und -zuverlässigkeit, während 43 % eine Verringerung der Sicherheitsrisiken feststellten. Die betriebliche Effizienz (38 %), die Entwicklungsproduktivität (37 %) und das verbesserte Kundenerlebnis (37 %) gehörten ebenfalls zu häufig erwähnten Vorteilen.

Observability lässt sich aber auch ganz spezifisch beziffern: 79 % der Einzelhandels-/Konsumgüterunternehmen schätzten den jährlichen Wert von Observability auf über 500.000 $, und 78 % gaben sogar einen Wert von 1 Mio. $ oder mehr an. Wenn man geschätzte Jahresausgaben und -einnahmen verrechnet, ergibt sich für Einzelhandelsunternehmen ein durchschnittlicher jährlicher ROI von 302 % – das Vierfache der Ausgaben.

Alle Daten in diesem Report stammen aus einer Umfrage, die von April bis Mai 2024 im Rahmen unserer Recherche für den Observability Forecast Report 2024 stattfand. 

148 (9 %) aller für den Observability Forecast 2024 Befragten stammen aus der Einzelhandels-/Konsumgüterbranche.

ETR wählte die Umfrageteilnehmenden auf Grundlage relevanten Fachwissens aus. ETR führte ein nichtprobabilistisches Stichprobenverfahren durch, sogenannte Quotenstichproben, um die Stichprobengrößen der Befragten auf Grundlage ihres Wohnsitzlandes und ihrer Funktion im Unternehmen (ob Anwender:innen oder ITDMs) zu ermitteln. Die Quoten für die geografische Verteilung wurden auf 16 Schlüsselländer angewandt.

Alle Beträge in diesem Bericht sind in USD angegeben.

Hier finden Sie die in diesem Report verwendeten Definitionen.

Die New Relic Plattform für intelligente Observability hilft Unternehmen, Unterbrechungen im digitalen Nutzungserlebnis zu verhindern. New Relic ist die einzige KI-gestützte Plattform, auf der Telemetriedaten vereinheitlicht und zusammengeführt werden, um Klarheit über Ihren gesamten digitalen Bestand zu schaffen. Wir gehen über die proaktive Problemlösung hinaus, hin zu einem prädiktiven Ansatz, indem wir die passenden Daten zur richtigen Zeit verarbeiten – für maximale Wertschöpfung und optimale Kostenkontrolle.

Unternehmen auf der ganzen Welt, darunter Runtastic, das Amerikanische Rote Kreuz, Domino's, GoTo Group, Ryanair, Topgolf und William Hill, vertrauen daher auf New Relic zur Förderung von Innovationen, Verbesserung der Zuverlässigkeit und zur Schaffung herausragender Nutzungserlebnisse, die letztendlich für mehr Wachstum sorgen.

ETR ist ein Technologie-Marktforschungsunternehmen, das proprietäre Daten seiner Zielgruppe von ITDMs nutzt, um umsetzbare Erkenntnisse über Investitionsabsichten und Branchentrends zu liefern. Seit 2010 arbeitet ETR auf ein großes Ziel hin: die Notwendigkeit persönlicher Meinungsäußerungen in der Unternehmensforschung zu eliminieren, da diese in der Regel auf unvollständigen, verzerrten und statistisch unbedeutenden Daten basieren.

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