{"id":9915,"date":"2024-08-07T16:01:29","date_gmt":"2024-08-07T14:01:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datamart.de\/project\/anwenderbericht-roller\/"},"modified":"2025-03-13T20:01:07","modified_gmt":"2025-03-13T19:01:07","slug":"anwenderbericht-roller","status":"publish","type":"avada_portfolio","link":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/","title":{"rendered":"Anwenderbericht ROLLER\u200b"},"content":{"rendered":"

Proaktiv statt reaktiv: M\u00f6beldiscounter optimiert Reporting mit neuem Data Warehouse\u200b<\/h2><\/div>

ROLLER sorgt gemeinsam mit DATA MART Consulting f\u00fcr system\u00fcbergreifende KPI-Transparenz\u200b<\/h4>\n

\n Die Erfolgsstory von ROLLER begann 1969 in einer Lagerhalle. Das Credo war von Anfang an, hochwertige Wohnartikel zu unschlagbaren Preisen anzubieten. Heute ist der M\u00f6belh\u00e4ndler nicht nur mit bundesweit mehr als hundert Filialen f\u00fcr seine Kunden da, sondern auch online mit einem virtuellen Einrichtungshaus \u2013 erreichbar rund um die Uhr \u00fcber die intuitive ROLLER-App.<\/p>\n

ROLLER gilt als Erfinder des Discounterprinzips im M\u00f6belhandel. Inzwischen betreibt das in Gelsenkirchen ans\u00e4ssige Unternehmen quer durch Deutschland 112 Einrichtungsm\u00e4rkte sowie drei weitere in Luxemburg.<\/p>\n

Qualit\u00e4t und g\u00fcnstiger Preis: Alles unter einem Dach<\/b><\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus war das Unternehmen eines der ersten in der Branche, das per Omnikanal nach mehr Kundenn\u00e4he strebte: Schon 2004 er\u00f6ffnete ROLLER seinen Onlineshop und brachte 2022 seine eigens entwickelte ROLLER-App an den Start: Ob vom heimischen PC aus oder mobil via App, per telefonischer Bestellhotline oder vor Ort in einem ROLLER-Markt \u2013 die Kunden k\u00f6nnen frei entscheiden, \u00fcber welchen Kanal sie am liebsten einkaufen wollen. Gut 10.000 Artikel umfasst derzeit das aktive ROLLER-Sortiment. Und weil jede Filiale \u00fcber ausgedehnte Lagerfl\u00e4chen verf\u00fcgt, steht ein Gro\u00dfteil aller M\u00f6bel und Wohnaccessoires, Teppiche, Tapeten und Gardinen in diversen Material- und Farbvarianten fast \u00fcberall zur sofortigen Mitnahme bereit.<\/p>\n<\/div>

\"Roller\"<\/span><\/div>

Qualit\u00e4tsprodukte von ROLLER unterscheiden sich im Wettbewerb durch ihr absolut konkurrenzf\u00e4higes Preisleistungsverh\u00e4ltnis. Das geht aber nur, weil der M\u00f6beldiscounter permanent an der Optimierung seiner operativen Kostenstruktur arbeitet \u2013 was sich nicht zuletzt in der verteilten Lagerlogistik f\u00fcr das Filialnetz zeigt: So l\u00e4sst sich beispielsweise aus der Analyse der monatlichen Umsatzzahlen je Standort prognostizieren, welche Waren im Folgemonat voraussichtlich besonders stark nachgefragt werden. Je pr\u00e4ziser und flexibler solche Auswertungsm\u00f6glichkeiten sind, desto bedarfsgerechter kann jede einzelne Filiale ihre Lagerhaltung planen.<\/p>\n

Ganzheitlicher Beratungsansatz und ausgewiesene BI-Kompetenz<\/b><\/p>\n

Die Herausforderung dabei: \u201eIm Lauf der Jahre hat sich bei uns eine heterogene Anwendungslandschaft herausgebildet. Deren einzelne Systeme decken ihre jeweiligen Aufgabenbereiche wie Controlling, Logistik, Marketing, HR und Warenwirtschaft zwar optimal ab, doch keine dieser Anwendungen war von Hause aus f\u00fcr einen flexiblen Datenexport konzipiert\u201c, schildert Phillip Klaus, Head of Controlling bei ROLLER, die H\u00fcrde, die es zu \u00fcberwinden galt. Seinen Worten zufolge erforderte ein aussagekr\u00e4ftiges Reporting \u00fcber s\u00e4mtliche Informationsquellen hinweg eine system\u00fcbergreifende Datenkonsolidierung. Und zwar am besten in einem unternehmensweiten Data Warehouse.<\/p>\n

Auf der Suche nach einem geeigneten Partner f\u00fcr dieses Vorhaben kam ROLLER schon 2019 mit DATA MART Consulting in Kontakt: Das Beratungsunternehmen mit Hauptsitz in Hamburg konnte eine lange Liste \u00fcberzeugender Kundenreferenzen vorlegen und so sein breitgef\u00e4chertes Kompetenzspektrum rund um BI, Analytics und Data Warehouse dokumentieren. Insgesamt summiert sich der Erfahrungsschatz von DATA MART Consulting auf rund 350 Projektpersonenjahre.<\/p>\n

H\u00f6here Datenqualit\u00e4t verbessert Reporting<\/b><\/p>\n

Trotz pandemiebedingter Verz\u00f6gerungen ist das neue Data Warehouse bei ROLLER l\u00e4ngst im produktiven Einsatz: \u201eDie Kollegen von DATA MART Consulting arbeiten an jedem Prozess mit langem Atem solange, bis er perfekt funktioniert, verprobt und freigegeben werden kann\u201c, sagt Controlling-Chef Klaus. Dadurch habe sich insbesondere die Datenqualit\u00e4t und damit letztlich auch die Ausgangskraft im gesamten Reporting signifikant verbessert.<\/p>\n

\u201eMit seinem neuen Data Warehouse kann ROLLER seine operativen Datenbest\u00e4nde aus den verschiedenen Systemen heute nicht nur schneller, sondern auch mit einer ganz anderen Detailtiefe als fr\u00fcher auswerten \u2013 und dies sogar bis hinab auf einzelne Belege\u201c, kommentiert Oliver Zehrer, Projektbetreuer von DATA MART Consulting. Phillip Klaus erg\u00e4nzt: \u201eDurch den Abgleich von Zeitreihen und prozentualen Entwicklungen traten M\u00e4ngel in den Datenstrukturen zutage, die wir auf andere Weise niemals herausgefunden h\u00e4tten.\u201c<\/p>\n

Technologisch basiert das ROLLER-Data-Warehouse auf dem Microsoft SQL Server, wobei die Report-Erstellung via Microsoft Power BI Service schon in der Cloud erfolgt. Alternativ zum heutigen On-Premises-Betrieb steht dem M\u00f6beldiscounter jederzeit auch die Option offen, seine L\u00f6sung in die Microsoft Azure Cloud zu verlagern \u2013 zum Beispiel, wenn sich daraus zuk\u00fcnftig Technologie-, Kosten- oder Skalierungsvorteile ergeben sollten.<\/p>\n

Sparring-Partner mit Mut zum Widerspruch<\/b><\/p>\n

Bei ROLLER hat sich vor allem auch die Methodik der Zusammenarbeit als ein wichtiger Erfolgsfaktor erwiesen: Die beteiligten Fachkr\u00e4fte beider Partner kommunizieren mit innovativen Projektmanagementtools \u00fcber Unternehmensgrenzen hinweg \u2013 wobei sich ihre Arbeitsweise an der Scrum-Methodik mit w\u00f6chentlichen Sprints orientiert. Phillip Klaus, selbst ein zertifizierter Scrum-Master, lobt die Aufgeschlossenheit von DATA MART Consulting f\u00fcr das agile Vorgehensmodell: \u201eDies hat den Projektfortschritt definitiv beschleunigt und zugleich die laufende Budget- und Ressourcenplanung stark vereinfacht\u201c, so der Controlling-Chef.<\/p>\n

Als besonders konstruktiv bezeichnet er zudem die hohe Intensit\u00e4t der Kommunikation: \u201eIm Dialog mit uns scheuen die Berater auch vor Widerspruch nicht zur\u00fcck, wenn es um die beste L\u00f6sung f\u00fcr eine konkrete Problemstellung geht. Sie sind eben keine blo\u00dfen Umsetzer, sondern echte Sparring-Partner, bei denen wir direkt von technischen und fachlichen Erfahrungen aus anderen Kundenprojekten profitieren\u201c, beschreibt Phillip Klaus das Charakteristische an der Zusammenarbeit zwischen ROLLER und DATA MART Consulting.<\/p>\n

Best Practices dank Datenanalysen<\/b><\/p>\n

Best Practices ergeben sich unter anderem aus neuen M\u00f6glichkeiten zur Top-Down-Umsatzplanung: Dank Data Warehouse ist ROLLER heute in der Lage, seinen Umsatz je Warengruppe nicht nur monatlich, sondern auf Tagesbasis pro Filiale valide zu planen. Angesichts der Vielzahl unterschiedlicher Warengruppen w\u00e4ren solche Analysen f\u00fcr jede Filiale aufgrund des hohen Rechenaufwands auch heute unrealistisch. Dennoch stehen per Data Warehouse alle notwendigen Informationen daf\u00fcr zur Verf\u00fcgung, da sich die Monatsverteilung auf t\u00e4gliche Planzahlen pro Filiale viel einfacher herunterbrechen lassen.<\/p>\n

Anders als fr\u00fcher sieht ROLLER heute auch im laufenden Monat den Erf\u00fcllungsstand der Planwerte pro Filiale f\u00fcr alle relevanten Warengruppen. Bei Abweichungen kann das Unternehmen sofort reagieren und gezielt nachsteuern \u2013 etwa durch geeignete Marketingma\u00dfnahmen, ver\u00e4nderten Personaleinsatz oder Preisanpassungen.<\/p>\n<\/div>

\"Roller\"<\/span><\/div>

Data Warehouse als Digitalisierungsmotor Mittlerweile mausert sich das Data Warehouse auch zum Motor f\u00fcr die Omnikanalstrategie von ROLLER. Denn im system\u00fcbergreifenden Datenpool flie\u00dfen nicht nur Offline-, sondern auch Online-Kaufinformationen zusammen. Dadurch gewinnt der M\u00f6beldiscounter immer mehr Transparenz entlang der Customer Journey. So kann ROLLER individuelle Kanalpr\u00e4ferenzen zur gezielten Kundenansprache nutzen. \u00dcberdies lassen sich mit dem Wissen, wie viele Kunden beispielsweise in welcher Filiale bei einer Click & Collect-Abholung bevorzugt noch bestimmte Artikel kaufen, viele Prozesse sowie Versandkosten optimieren.\u200b\u200b<\/p>\n<\/div>

\"Roller\"<\/span><\/div>

Unter strikter Einhaltung aller geltenden Datenschutzbestimmungen lernt ROLLER das Verhalten seiner Kundschaft immer besser zu verstehen. Wer etwa Gartenm\u00f6bel kauft, hat mit hoher Wahrscheinlichkeit auch Interesse an anderen Outdoor-Artikeln wie Sonnenschirme oder Pflanzbeh\u00e4lter. Dar\u00fcber hinaus kann die Kundenansprache k\u00fcnftig auch Kaufzyklen ber\u00fccksichtigen. Wer ein Babybett kauft, braucht drei Jahre sp\u00e4ter ein gr\u00f6\u00dferes Kinderbett: Personalisierte Ansprache, die den momentanen individuellen Bedarf tats\u00e4chlich reflektiert, verbessert die Kundenbindung und vermeidet Streuverluste. Das Marketing wird effektiver, w\u00e4hrend die Kosten daf\u00fcr sinken. In der Zukunft plant ROLLER, die Kooperation mit DATA MART Consulting auf deutlich komplexere Themen auszuweiten. Als Stichworte nennt Phillip Klaus unter anderem Predictive Analytics und Dynamic Pricing. Ihm schweben weitere Optimierungen in der Logistik durch intelligente Versandartauswahl sowie datenbasierte Preisfindungsroutinen einschlie\u00dflich digitaler Preisauszeichnung vor. Auch bei der Prozesstransformation soll das Data Warehouse k\u00fcnftig eine gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen: \u201eWir wollen unsere Besch\u00e4ftigten von allem entlasten, was Computer erledigen k\u00f6nnen\u201c, umrei\u00dft Phillip Klaus das Ziel. Hierbei geht es um h\u00f6here Mitarbeiterzufriedenheit und noch mehr digitale Kundenn\u00e4he. Au\u00dferdem sollen Ressourcen freiwerden, die das Unternehmen substanziell nach vorne bringen. Hierbei wird DATA MART die Firma Roller mit fachlicher und technischer Expertise und mit branchenbezogenen best practice-Ans\u00e4tzen weiter erfolgreich unterst\u00fctzen.\u200b\u200b<\/p>\n<\/div>

<\/i>Jetzt PDF herunterladen<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>
\"ROLLER\"<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":8751,"menu_order":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"portfolio_category":[59],"portfolio_skills":[],"portfolio_tags":[],"class_list":["post-9915","avada_portfolio","type-avada_portfolio","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","portfolio_category-user-reports"],"yoast_head":"\nAnwenderbericht ROLLER\u200b - DATA MART Consulting GmbH<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Anwenderbericht ROLLER\u200b - DATA MART Consulting GmbH\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"DATA MART Consulting GmbH\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-03-13T19:01:07+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Roller_01-scaled.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2560\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1707\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/project\\\/anwenderbericht-roller\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/project\\\/anwenderbericht-roller\\\/\",\"name\":\"Anwenderbericht ROLLER\u200b - DATA MART Consulting GmbH\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/project\\\/anwenderbericht-roller\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/project\\\/anwenderbericht-roller\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/08\\\/Roller_01-scaled.jpg\",\"datePublished\":\"2024-08-07T14:01:29+00:00\",\"dateModified\":\"2025-03-13T19:01:07+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/project\\\/anwenderbericht-roller\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"en-US\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/project\\\/anwenderbericht-roller\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/project\\\/anwenderbericht-roller\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/08\\\/Roller_01-scaled.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/08\\\/Roller_01-scaled.jpg\",\"width\":2560,\"height\":1707,\"caption\":\"Roller\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/project\\\/anwenderbericht-roller\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Startseite\",\"item\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Portfolio\",\"item\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/project\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"Anwenderbericht ROLLER\u200b\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/\",\"name\":\"DATA MART Consulting GmbH\",\"description\":\"\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/www.datamart.de\\\/en\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"en-US\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Anwenderbericht ROLLER\u200b - DATA MART Consulting GmbH","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/","og_locale":"en_US","og_type":"article","og_title":"Anwenderbericht ROLLER\u200b - DATA MART Consulting GmbH","og_url":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/","og_site_name":"DATA MART Consulting GmbH","article_modified_time":"2025-03-13T19:01:07+00:00","og_image":[{"width":2560,"height":1707,"url":"https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Roller_01-scaled.jpg","type":"image\/jpeg"}],"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/","url":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/","name":"Anwenderbericht ROLLER\u200b - DATA MART Consulting GmbH","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Roller_01-scaled.jpg","datePublished":"2024-08-07T14:01:29+00:00","dateModified":"2025-03-13T19:01:07+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/#breadcrumb"},"inLanguage":"en-US","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Roller_01-scaled.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Roller_01-scaled.jpg","width":2560,"height":1707,"caption":"Roller"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-roller\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Startseite","item":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Portfolio","item":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"Anwenderbericht ROLLER\u200b"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/#website","url":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/","name":"DATA MART Consulting GmbH","description":"","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"en-US"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/avada_portfolio\/9915","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/avada_portfolio"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/avada_portfolio"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9915"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/avada_portfolio\/9915\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9916,"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/avada_portfolio\/9915\/revisions\/9916"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8751"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9915"}],"wp:term":[{"taxonomy":"portfolio_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/portfolio_category?post=9915"},{"taxonomy":"portfolio_skills","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/portfolio_skills?post=9915"},{"taxonomy":"portfolio_tags","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/portfolio_tags?post=9915"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}