Der Quick Commerce ist längst zu einem der dynamischsten und am schnellsten wachsenden Handelssegmente geworden. Kunden erwarten nicht nur schnelle Lieferungen, sondern auch eine breite Produktvielfalt und personalisierte Einkaufserlebnisse. Damit Marken in diesem rasanten Umfeld erfolgreich agieren können, stellen sie ihre Entscheidungen zunehmend auf fundierte Datenanalysen und Echtzeit-Insights ab. Nur so gelingt es ihnen, Markttrends frühzeitig zu erkennen, die Nachfrage präzise zu bedienen und sich einen Wettbwerbsvorteil zu sichern. Im Zentrum dieser Entwicklung steht die Nutzung großer Datenmengen, die mithilfe moderner Technologien verarbeitet und ausgewertet werden.
Doch der wahre Wert dieser Daten liegt nicht bloß in der bloßen Verfügbarkeit. Entscheidend ist, wie schnell und effektiv diese Informationen in handlungsfähige Erkenntnisse umgewandelt werden. In der Welt des Quick Commerce bedeutet das: Millisekunden entscheiden, ob eine Marke auf eine plötzliche Nachfrage reagieren oder Trends gar selbst mitgestalten kann. Zepto, eines der schnellst wachsenden Unternehmen Indiens im Quick Commerce Bereich, ist hierfür ein eindrucksvolles Beispiel. Das Unternehmen verarbeitet täglich Millionen von Datenpunkten, angefangen bei Produktansichten bis hin zu Verkäufen auf Stadtebene.
Diese umfassenden Informationen geben tiefe Einblicke darüber, wie Produkte in unterschiedlichen Regionen performen und welche Besonderheiten dort zu beachten sind. Die Herausforderung besteht jedoch darin, diese Daten so aufzubereiten, dass sie für Partner-Marken nicht nur zugänglich, sondern auch unmittelbar nutzbar sind. Die Antwort darauf fand Zepto in einem eigens entwickelten Brand Analytics Dashboard, das Echtzeitdaten auf intuitive Weise aufbereitet. Marken erhalten somit Einblicke in essentielle Aspekte wie Verkaufstrends, Lagerbestände, Suchverhalten und Benutzerkonversionen bis hin zur detaillierten Performance einzelner Produktkategorien. Die daraus resultierende Agilität ist im Quick Commerce unerlässlich, da sich Marktbedingungen und Kundenpräferenzen in Bruchteilen von Minuten verändern können.
Anfangs nutzte Zepto zur schnellen Implementierung PostgreSQL, eine bewährte relationale Datenbank, die es ermöglichte, ein Minimalprodukt zu starten und Feedback von ausgewählten Markenpartnern einzuholen. Die Architektur war zunächst einfach: Daten wurden in Databricks verwaltet und per täglicher Synchronisation in PostgreSQL überführt, um eine zeitnahe Darstellung im Dashboard zu garantieren. Dies reichte für den Start, jedoch stiegen mit wachsender Nutzerzahl und explodierendem Produktportfolio die Datenmengen und die Komplexität der Abfragen rasant an. Schon bald bewältigte PostgreSQL die Anforderungen nicht mehr, da es für transaktionale Workloads optimiert ist und bei umfangreichen analytischen Anfragen ins Stocken geriet. Die Marke benötigte daher eine speziell für schnelle analytische Workloads konzipierte OLAP-Lösung.
Die Suche führte zu einem Vergleich verschiedener Datenbanksysteme wie ClickHouse, Apache Pinot und StarRocks. Während ClickHouse zwar schnell war, griff es bei komplexen Joins zu kurz. Apache Pinot glänzte mit niedriger Latenz, stieß aber bei komplexen Analysen an Grenzen. StarRocks erwies sich als die ideale Lösung, die Leistungsstärke und flexible Integrationsmöglichkeiten verband. StarRocks überzeugte vor allem durch seine Fähigkeit, auch bei horrenden Datenmengen von über 300 Millionen Reihen blitzschnelle Joins durchzuführen und Abfragen mit einer P99-Latenz von unter 500 Millisekunden zu gewährleisten.
Durch die native Unterstützung von Kafka und S3/Parquet-Dateien ließ sich StarRocks unkompliziert in die bestehende Infrastruktur von Zepto einbinden. Die Entscheidung für eine Shared-Nothing-Architektur ermöglichte zudem, die Daten lokal zu speichern und dadurch höchste Performance bei gleichzeitiger Skalierbarkeit sicherzustellen. Ein zentraler Meilenstein in der Entwicklung war die Umstellung von Batch- zu Echtzeitanalysen. Während früher tägliche Datenupdates ausreichten, mussten die Marken nun aktuelle Verkaufszahlen und Nutzerinteraktionen nahezu in Echtzeit sehen, um schnelle Entscheidungen treffen zu können. Hierfür baute Zepto eine Streaming-Datenpipeline mit Apache Kafka und Apache Flink auf.
Kafka aggregiert die eingehenden Events in einem ausreichend hohen Tempo, während Flink die Daten in Echtzeit verarbeitet, filtert und innerhalb von fünf Minuten aggregiert. Diese Daten werden dann in StarRocks eingespeist, wodurch nahezu sofort Abfragen mit den neuesten Ergebnissen möglich sind. Die Routine Load-Funktion von StarRocks sorgt dabei für eine stabile, genau-einmalige und performante Datenaufnahme direkt aus den Kafka-Streams, ohne dass zusätzliche, komplexe Konnektoren benötigt werden. So schafft Zepto es, täglich über 30 Millionen neue Datenzeilen zu verarbeiten und seinen Partnern jederzeit aktuelle und präzise Insights zu liefern. Für Marken bedeutet diese Echtzeitfähigkeit einen enormen Vorteil: Sie können Lagerbestände flexibel anpassen, Promotions punktgenau ausspielen und Marketingaktivitäten sehr viel treffsicherer gestalten.
Darüber hinaus bietet die detaillierte Aufschlüsselung nach Produktkategorien, Städten und Nutzerverhalten die Chance, maßgeschneiderte Angebote zu entwickeln und neue Kundensegmente gezielt anzusprechen. Ein weiterer Pluspunkt der neuen Infrastruktur ist die Skalierbarkeit. Obwohl die aktuelle Datenmenge von mehreren Terabyte bereits beeindruckend ist, bleibt die Architektur offen für weitere Wachstumsschritte, was sowohl in Hinblick auf Datenvolumen als auch Nutzeranzahl wichtig ist. Sollte es zukünftig noch größere Mengen und Anforderungen geben, bietet die Shared-Data-Variante von StarRocks mit direktem Zugriff auf Cloud-Speicher wie S3 zusätzliche Flexibilität. Insgesamt zeigt das Beispiel Zepto exemplarisch, wie durch smarte Datenstrategie und technologische Innovationen Marken im Quick Commerce den entscheidenden Wettbewerbsvorteil erzielen können.
Die Kombination aus hochperformanter Datenbank, effizienter Datenpipeline und intuitiver Aufbereitung der Ergebnisse bringt nicht nur Geschwindigkeit, sondern auch Präzision in die Entscheidungsprozesse. Damit wird Echtzeit-Analytics zum unverzichtbaren Werkzeug, um den Anforderungen eines immer schnelleren und anspruchsvolleren Handels gerecht zu werden. Im Zuge dessen ist zu erwarten, dass immer mehr Marken und Handelsplattformen ähnliche Ansätze verfolgen, um den steigenden Datenfluten Herr zu werden und ihre Kunden noch besser zu bedienen. Gleichzeitig gewinnen Themen wie Datenschutz, Datenqualität und transparente Kommunikation mit Partnern an Bedeutung. Insgesamt befindet sich der Quick Commerce mit solchen datengetriebenen Lösungen auf einem zukunftsweisenden Kurs, der den Handel grundlegend verändern wird.
Mit der Erweiterung der Plattform plant Zepto, in Zukunft noch differenziertere Benchmarks und Case Studies zu veröffentlichen. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen anderen Unternehmen als Leitfaden dienen, wie man technische Herausforderungen meistert und Datenflüsse optimiert. Ebenso bleibt spannend, wie sich neue Technologien und Datenbanken im Wettbewerb behaupten und weiterentwickeln. Abschließend lässt sich sagen, dass Echtzeit-Datenanalysen im Quick Commerce längst keine Zukunftsvision mehr sind, sondern eine Grundvoraussetzung für nachhaltigen Erfolg. Die Fähigkeit, große Datenmengen zeitnah und handhabbar zu machen, eröffnet Marken neue Möglichkeiten, agil auf Marktveränderungen zu reagieren und stets eine Nasenlänge voraus zu sein.
In einer Branche, in der Geschwindigkeit und Präzision über Erfolg oder Misserfolg entscheiden, sind solche datengetriebenen Lösungen schlicht unverzichtbar.
