HelloFresh vereinfacht die Essensplanung mit Analysen aus der AI Data Cloud

Die Mission von HelloFresh besteht darin, die Planung und Zubereitung von Mahlzeiten grundlegend zu verändern: die uralte Frage: Was soll ich heute kochen? Seit 14 Jahren revolutioniert HelloFresh eine alltägliche Herausforderung, indem es Kund:innen mit Rezeptvorschlägen und passenden, direkt gelieferten Zutaten das Kochen erleichtert und daraus ein erfolgreiches Geschäftsmodell entwickelt.

Hierzu nutzt das Unternehmen ein Direct-to-Consumer-Modell, das Lebensmittelverschwendung minimiert und die CO₂-Emissionen verringert. Mit diesem Modell liefert HelloFresh jedes Jahr rund eine Milliarde Mahlzeiten an Kund:innen in 18 Ländern. Im Zentrum dieses Service steht ein Fokus auf technologiegestützte Entscheidungsfindung. 

„Daten sind der Eckpfeiler jeder Entscheidung, die wir bei HelloFresh treffen“, erklärt David Castro-Gavino, Global VP of Data bei HelloFresh. „Wir nutzen Daten, um unsere Strategie zu definieren – von der Menüplanung bis hin zu Preisen und Aktionen –, um unsere betriebliche Effizienz zu steigern, Einblicke in Kundenanforderungen zu gewinnen und kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen.“ 

Heute verwendet HelloFresh die Snowflake AI Data Cloud, um allen Personen im Unternehmen Zugang zu erfolgskritischen Daten zu bieten – von der Führungsebene über die verschiedenen Geschäftsbereiche bis hin zu den Betriebs- und Analytikteams.

Während HelloFresh immer weiter wuchs, haben sich auch seine Datenanforderungen verändert. Das galt insbesondere während der globalen Coronapandemie, als die Nachfrage – und damit auch die operative Komplexität – plötzlich rasant anstieg. Entsprechend suchte das Unternehmen nach Möglichkeiten, Kosten zu senken, Daten zu zentralisieren und die Skalierbarkeit zu verbessern, um künftige Wachstumsperioden zu unterstützen.

„Wir hatten damals mit fragmentierten Datenquellen zu kämpfen und es kostete uns viel Zeit, die nötigen Einblicke zu gewinnen“, so Castro-Gavino. „Mit der vollständig verwalteten Data-Warehousing-Lösung von Snowflake konnten wir die erforderliche Agilität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit erreichen, um diese Probleme zu lösen.“

Als sich HelloFresh nach einer neuen Datenplattform umsah, gab es gleich mehrere Punkte, die Snowflake von seinen Wettbewerbern abhoben: Der vollständig verwaltete Service mit minimalem Verwaltungsaufwand und einer Systemverfügbarkeit von 99,9 % versprach eine Vereinfachung des Datenbetriebs von HelloFresh. Snowflake stellt die nötige Skalierbarkeit bereit, um die umfangreichen Workloads im Betrieb unterstützen zu können, detaillierte deskriptive Analytik durchzuführen und sich nahtlos der Nachfrage anzupassen. Und Analytics nahezu in Echtzeit ermöglichen schnelle Reaktion auf Marktveränderungen. 

Zusätzlich zu alldem ist Snowflake mit anderen Plattformen kompatibel. Das bedeutet maximale Vorteile mit minimalen Unterbrechungen.

Heute sitzt Snowflake im Zentrum der Datenarchitektur von HelloFresh. Das Unternehmen nutzt die Plattform als zentrales Data Warehouse, das als Single Source of Truth für hochwertige, strukturierte Daten dient. 

Die Datenteams speisen Rohdaten aus einem Amazon S3 Data Lake in Snowflake ein und wandeln sie dann mit Tools wie dbt Core um, damit sie für Analysen bereitstehen. Anschließend hilft Airflow dabei, Pipelines zu automatisieren und zu verwalten, um zu gewährleisten, dass die Daten in Echtzeit aktualisiert werden und zur Verfügung stehen. 

„Wir nutzen Snowflake hauptsächlich für zwei Arten von Workloads“, erklärt Castro-Gavino. „Der erste ist deskriptive Analytik für Reporting, KPI-Tracking und strategische Einblicke in Wachstum, Abonnent:innen und Umsatz. Der zweite ist betriebliche Analytik, mit der wir Echtzeitprozesse wie Lagerbetrieb, Produktionseffizienz und Supply-Chain-Management überwachen.” 

Diese Einblicke in den Lagerbetrieb werden über Snowflake-basierte Echtzeit-Dashboards bereitgestellt, die kritische Betriebsmetriken nachverfolgen, darunter rechtzeitige Produktion oder die Einhaltung des geplanten Durchsatzes. So kann HelloFresh ineffiziente Bereiche ausbessern und schnelle Anpassungen vornehmen, um die Nachverfolgung von Bestand und Lieferkette zu unterstützen. Und all das führt am Ende zu optimierten Lagerbeständen, Lieferungen und Kundenerfahrungen.

Eines der wichtigsten Ziele von HelloFresh bestand darin, Kundenanforderungen besser zu verstehen. Das Unternehmen entschied sich für eine kombinierte Lösung aus Snowflake und Snowplow, um hierbei nicht mehr auf externe Analytiktools angewiesen zu sein. Diese strategische Umstellung hat gleich mehrere Vorteile mit sich gebracht. 

„Snowplow erfasst Daten direkt aus Kundeninteraktionen“, so Castro-Gavino. „Dieser interne Datenansatz steigert nicht nur die Präzision unserer Einblicke, sondern verbessert auch die Compliance mit Datenschutzvorschriften, da wir nun vollständig kontrollieren können, wie Daten erfasst und verwaltet werden.“ 

Durch die Umstellung auf Snowflake und Snowplow konnte das Unternehmen Datenprozesse effizienter gestalten und so seine Kosten um 30 % senken. Und dank präziser Trackingfunktionen kann HelloFresh das Kundenverhalten deutlich detaillierter untersuchen, als es bisher möglich war.

Mit Snowflake als Single Source of Truth konnte HelloFresh den Datenzugriff im gesamten Unternehmen demokratisieren und so die Agilität steigern, Innovationen fördern und einfacher mit neuen Modellen und Prozessoptimierungen experimentieren. 

Dank der einfachen Verwendung des Snowflake-Modells konnten die Datenteams von HelloFresh außerdem ihren manuellen Aufwand erheblich reduzieren.

„Der Wechsel zu einem automatisierten Self-Service-Modell hat wertvolle Ressourcen freigesetzt. So können sich unsere Teams heute auf strategischere Initiativen konzentrieren, anstatt sich mit der routinemäßigen Wartung zu befassen“, sagt Castro-Gavino.

Dank dieser Vorteile kann das Unternehmen Echtzeitdaten nutzen und seine Essensvorschläge auf individuelle Vorlieben zuschneiden. Die verbesserte Bestandsverwaltung und die Echtzeitüberwachung gewährleisten, dass Zutaten stets frisch sind und pünktlich geliefert werden. Und dank regelmäßiger Analysen von Kundenfeedback kann das Unternehmen seine Angebote ganz einfach optimieren, um die Customer Journey noch weiter zu verbessern. 

„Einer der größten Vorteile ist die Tatsache, dass wir Probleme heute proaktiv lösen können“, freut sich Castro-Gavino. „Dank der schnelleren Einblicke können wir Probleme angehen, bevor sie den Service beeinträchtigen. So können wir Zuverlässigkeit und Qualität bei jeder Interaktion gewährleisten.“

Künftig will sich das Team von HelloFresh weitere Snowflake-Funktionen zunutze machen, um zusätzliche Anwendungsfälle rund um erweiterte Analytics zu erkunden. Das Unternehmen bewertet bereits Integrationen von KI- und ML-Tools, darunter Cortex AI, und integriert derzeit Abfragen in natürlicher Sprache sowie automatisierte Analysen von Kundenfeedback.

„Durch anhaltende Investitionen in neue Snowflake-Funktionen können wir sogar noch mehr neue Anwendungsfälle umsetzen, die Datendemokratisierung ausbauen und strategische Geschäftsentscheidungen unterstützen“, so Castro-Gavino. „Wir wollen unsere betrieblichen Analytics weiter verbessern, um noch präzisere Einblicke zu gewinnen. Und wir wollen unsere Daten-Pipelines optimieren und manuelle Eingriffe reduzieren, damit wir agil und kosteneffizient bleiben.“

Diese Pläne zeigen, wie sehr sich das Unternehmen nachhaltiger Innovation und datengestützter Entscheidungsfindung verschrieben hat. Und dank Snowflake verfügt HelloFresh heute über die nötige Datengrundlage, um sein ultimatives Ziel zu erreichen: der weltweit führende, datenorientierte und agile Konsumgüter-Konzern zu werden.