Im Zeitalter des digitalen Wandels gewinnt der Quick Commerce als Ausdruck eines hochdynamischen, kundenorientierten Handelsmodells zunehmend an Bedeutung. Dabei entscheiden Schnelligkeit, präzise Zielgruppenansprache sowie eine intelligente Datenverwertung über die Wettbewerbsfähigkeit und den nachhaltigen Erfolg von Marken. Die Fähigkeit, Daten nicht nur umfangreich zu erfassen, sondern vor allem unmittelbar nutzbar zu machen, ist zum kritischen Erfolgsfaktor geworden. Marken spielen im Quick Commerce eine zentrale Rolle, da sie das vielfältige Produktangebot prägen, das auf die verschiedensten Kundenbedürfnisse abgestimmt ist. Von der Entwicklung neuer Warenlinien bis zur Anpassung der Sortimente an regionale Präferenzen – Daten sind das Fundament sämtlicher strategischer Entscheidungen.
Ein Unternehmen, das dies exemplarisch vorlebt, ist Zepto, eines der am schnellsten wachsenden Quick-Commerce-Unternehmen Indiens. Zepto verarbeitet täglich Millionen von Datenpunkten, darunter Produktaufrufe, Verkaufszahlen bis auf Stadtebene und Suchtrends, um eine durchgängige Transparenz über die Produktperformance zu schaffen. Doch die bloße Verfügbarkeit großer Datenmengen ist nur die halbe Miete. Herausforderung ist die Umsetzung in handlungsfähige Erkenntnisse, die Marken zeitnah und präzise unterstützen. Genau an dieser Stelle setzt das Brand Analytics Tool von Zepto an – eine innovative Lösung, die datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit ermöglicht.
Diese Plattform bietet umfassende Einblicke in Verkaufstrends, Lagerbestände, Nutzerkonversionen und Detailauswertungen auf Unterkategorieebene. Für Marken im Quick Commerce, wo Entscheidungen oft innerhalb von Minuten getroffen werden müssen, stellt eine solche Agilität den entscheidenden Vorteil dar. Den Weg zu einer leistungsfähigen Echtzeitanalyse hat Zepto mit einem pragmatischen Ansatz begonnen. Zunächst wurde ein einfaches, aber verlässliches Datenbankmanagement mit PostgreSQL implementiert – geeignet, um mit Millionen von Datensätzen zu arbeiten. Das Bewusstsein, dass die Technologie mit wachsendem Datenvolumen und steigendem Nutzeraufkommen an Leistungslimits stößt, führte zu einer sorgfältigen Evaluierung alternativer Datenbanksysteme mit Fokus auf analytische Anwendungsfälle (OLAP).
PostgreSQL erfüllte zwar die anfangs nötigen Anforderungen, zeigte jedoch Schwächen bei komplexen, großskaligen Datenauswertungen und gleichzeitig steigenden Nutzeranfragen. Die Wahl fiel nach umfangreichen Tests auf StarRocks, eine datenoptimierte OLAP-Datenbank, die wegen ihrer herausragenden Geschwindigkeit bei komplexen Joins und ihrer Fähigkeit, große Datenvolumina sub-sekündlich zu verarbeiten, überzeugte. StarRocks kombiniert native Unterstützung für die Integration mit Kafka-Messaging-Systemen und Cloud-Speicherlösungen wie Amazon S3, was eine flexible und effiziente Datenaufnahme garantiert. Die Möglichkeit, durch Routine Load kontinuierlich Daten aus Kafka in die Datenbank zu streamen, ist ein bedeutender Schritt hin zu nahezu Echtzeit-Analysen, die vor allem im E-Commerce weitreichende Vorteile bringen. Die Architektur von StarRocks entschied sich Zepto nach Abwägung zwischen Shared-Nothing und Shared-Data für erstgenannte Variante.
Das bedeutet, dass die Daten lokal auf den Servern verwaltet werden, was für die angestrebte niedrige Latenz und höchste Performance essentiell ist. Für Unternehmen mit skalierbaren Petabyte-Datenmengen oder Anforderungen an Elastizität könnte jedoch die Shared-Data-Architektur mit Trennung von Speicher und Rechenleistung besser geeignet sein. Der Datenfluss innerhalb von Zeptos Analytics-Plattform ist exemplarisch für moderne Echtzeit-Systeme: Zunächst werden kontinuierlich relevante Events mit hoher Durchsatzrate über Kafka eingespielt. Apropos Volumen: Über 60.000 Events pro Sekunde, darunter Impressionen, Bestellungen und Produktauslieferungen, werden verarbeitet.
Die Nutzung von Apache Flink als Stream-Verarbeitungsengine erlaubt eine effiziente Filterung und Aggregation dieser Daten in vorgegebenen Zeitfenstern, um die spätere Analyse und Speicherung optimal vorzubereiten. Die so aufbereiteten Inhalte gelangen zurück in Kafka, bevor StarRocks sie via Routine Load aufnimmt und für Abfragen bereithält. Das Ergebnis ist ein hochperformantes Dashboard, das externe Partnermarken mit unterbrechungsfrei aktualisierten Insights versorgt. Anhand dieser Echtzeitinformationen können Marken effizienter Lagerbestände managen, Absatzprognosen präzisieren und Verkaufskampagnen flexibel steuern. Die strategische Bedeutung ist immens: Anstelle von Verzögerungen durch tägliche oder batchorientierte Datenlieferungen, erhalten Entscheidungsträger sofortigen Zugriff auf aktuelle Verkaufsdaten und Verbraucherverhalten, was Schnelligkeit und Genauigkeit bei Reaktionen auf Marktveränderungen ermöglicht.
Aus Sicht der SEO und des Online-Marketings zeigt sich, wie wertvoll Echtzeit-Insights sind, um zielgenaue Kampagnen zu erstellen und die Customer Journey fortlaufend zu optimieren. Beispielsweise erlaubt die Analyse von Such- und Konversionstrends gezielte Anpassungen des Produktsortiments oder der Preisgestaltung, die unmittelbar zur Umsatzsteigerung beitragen können. Zudem gewinnen Marken durch differenzierte Auswertung ihrer Performance in verschiedenen Städten oder Regionen gezielte Marktinformationen, um ihre Präsenz strategisch zu verstärken. Die Transformation von herkömmlichen, statischen Datenbanken zu hochintegrierten, schnellen Analyse-Stacks ist für Unternehmen im Quick Commerce heute kein Luxus mehr, sondern unerlässlich für den Erfolg. Die technologische Entwicklung und Infrastruktur von Zepto gilt dabei als Best Practice Beispiel, das zeigt, wie datengetriebene Echtzeitplattformen das Fundament für nachhaltiges Wachstum legen.
Zudem verdeutlicht die Kombination moderner Datenarchitekturen und Big-Data-Technologien das zunehmende Zusammenwachsen von Dateningenieurskunst, Plattformarchitektur und Business Intelligence. Schnellere und skalierbare Systeme schaffen nicht nur Mehrwert intern, sondern eröffnen den Markenpartnern neue Chancen der Differenzierung und Marktführerschaft. Durch die Fortschritte im Bereich von Datenspeicherung und Stream Processing gelingt es Unternehmen heute, riesige Datenflüsse automatisiert auszuwerten und dadurch ein bisher unerreichtes Maß an Transparenz und Handlungsfähigkeit zu gewinnen. Als Ausblick ist zu erwarten, dass diese Entwicklungen weiter an Fahrt aufnehmen werden, indem noch engere Verknüpfungen zwischen Machine Learning, predictive Analytics und Echtzeit-Datenverarbeitung entstehen. Marken im Quick Commerce sollten daher strategisch kontinuierlich in ihre Dateninfrastruktur und Analytics-Tools investieren, um den steigenden Anforderungen der Kunden einen Schritt voraus zu sein.
Zusammenfassend zeigt das Beispiel Zeptos, wie durch fortschrittlichen Einsatz von Echtzeit-Datenanalyse die Basis für marktrelevante Einblicke gelegt wird, die wiederum als Steuerungsinstrument für Erfolg und Wachstum dienen. In einem Umfeld, das durch Schnelligkeit und Präzision definiert ist, wird die Fähigkeit, Echtzeitdaten in aussagekräftige Business-Insights umzuwandeln, zur unverzichtbaren Wettbewerbskomponente. Unternehmen, die diesen Weg konsequent gehen, positionieren sich klar als Vorreiter im Quick Commerce und profitieren nachhaltig von den sich daraus ergebenden Vorteilen.
