Givenchy
Luxury Fashion & Leather Goods · Fashion & Luxury
Brand Score
3.17
Owned Score
3.00
Retail Score
3.00
Gap
+0.00
Ausgeglichen
Rang im Segment
20/22
Evidence Points
28
Dimensions-Profil
Dimension Scores
Owned
3.00
Gap
+0.00
Retail
3.00
Analyse & Handlungsempfehlungen
Givenchy erreicht einen PXM Maturity Score von 3.17 (Developing) und liegt auf Rang 20 im Segment "Luxury Fashion & Leather Goods". Das Profil zeigt ein gemischtes Bild mit punktuellen Staerken und klaren Verbesserungsfeldern.
Owned (3.00) und Retail (3.00) sind ausgewogen (Gap: +0.00). Gute Balance zwischen eigener Experience und Retail-Praesenz.
Staerken
Digital Maturity & Optimization (3.67): Fortgeschrittene digitale Reife mit modernem Tech-Stack, guter Page Performance und Optimierungssignalen.
Schwaechen
Customer Value & GTM (2.67): Nutzenargumentation bleibt hinter dem Potential zurueck — fehlende Zielgruppen-Differenzierung und generische Benefits.
Handlungsempfehlungen
Nutzen-Argumentation schuerften: Pro Kategorie Use-Case-basierte Nutzenlogik entwickeln, Feature-to-Benefit Mapping auf Owned und Retail harmonisieren.
Finanzdaten
Revenue 2024
€41.1B
41059
Revenue 2023
€42.2B
EBIT 2024
€15158M
EBIT 2023
€16836M
LVMH (Fashion & Leather Goods) (Division) · EUR
Givenchy is included in LVMH Fashion & Leather Goods division. Not separately reported. See Louis Vuitton row.
Evidence Indicators (26/26)
D1 Strategy
Seitenstruktur & Kategorielogik
Grundstruktur vorhanden, aber inkonsistent zwischen Kategorien
Terminologie & Naming
Konsistente Terminologie kanaluebergreifend inkl. Retail
Produkt-Systematik
Einfache Segmentierung (z.B. nur nach Preis)
Cross-Touchpoint-Konsistenz
Kernelemente auf mind. 2/3 Retailern konsistent
D2 Customer Value
Nutzenargumentation
Nutzenhinweise vorhanden, aber generisch
Feature-to-Benefit Translation
Systematische Feature-to-Benefit Translation auf Owned
Nutzenlogik-Konsistenz
Kein durchgaengiges Nutzen-Narrativ
Zielgruppen-Differenzierung
Explizite Differenzierung auf Owned (Personas, Use Cases)
D3 Channel
Retail-Content-Vollstaendigkeit
Basis-Content (Titel, Kurzbeschreibung, 1 Bild)
Mindeststandard-Einhaltung
Standards auf allen geprueften Retailern konsistent
Kanaladaption
Identischer Content ueberall (Copy-Paste)
Content-Varianz zwischen Retailern
Geringe Varianz, konsistente Kernelemente
D4 Data
Strukturierte Attributsets
Basis-Attribute vorhanden (Groesse, Farbe)
Produktvergleichbarkeit
Cross-Kategorie-Vergleichbarkeit + Konfiguratoren
Attribut-Konsistenz Owned→Retail
Unterschiedliche Daten auf jedem Kanal
Daten-Vollstaendigkeit
>85% Felder befuellt, keine Widersprueche
D5 Content
Content-Module auf Owned
Basis-Content (Text + Bilder)
Kanaladaption von Content
Strategische Adaption (kanalspezifischer Content-Mix)
Visual & Claim Consistency
Einzelne wiederkehrende visuelle Elemente
Content-Qualitaet & Nutzwert
Nutzwert-orientiert (How-to, Anwendung, Vergleich)
D6 Digital
Strukturierte Daten (Schema.org / JSON-LD)
Basis-Schema (Product) ohne Details
Page Performance
Core Web Vitals: Good auf Desktop + Mobile
Content-Aktualitaet & Synchronitaet
Aktuelle Inhalte auf Owned, veraltet auf Retail
Content-Veraenderung ueber Zeit
Kontinuierliche Optimierung mit erkennbaren Varianten
A/B-Test- & Personalisierungssignale
Einzelne Anzeichen (z.B. Recommendations)
Tech-Stack-Signale
Composable/MACH-Signale + Integrationstiefe (PIM, DAM sichtbar)