Milka/Mondelez
Premium Food & Confectionery · Food & Beverage
Brand Score
2.90
Owned Score
2.93
Retail Score
3.10
Gap
-0.17
Retail stärker
Rang im Segment
6/26
Evidence Points
22
Dimensions-Profil
Dimension Scores
Owned
2.93
Gap
-0.17
Retail
3.10
Analyse & Handlungsempfehlungen
Milka/Mondelez erreicht einen PXM Maturity Score von 2.90 (Basic) und liegt auf Rang 6 im Segment "Premium Food & Confectionery". Das Profil zeigt uebergreifenden Handlungsbedarf — insbesondere in der Grundlagenarbeit bei Daten, Content und Retail-Aktivierung.
Owned (2.93) und Retail (3.10) sind ausgewogen (Gap: -0.17). Gute Balance zwischen eigener Experience und Retail-Praesenz.
Staerken
Strategy & Governance (3.26): Staerkste Dimension, aber insgesamt noch im Bereich "Developing".
Schwaechen
Customer Value & GTM (2.93): Nutzenargumentation bleibt hinter dem Potential zurueck — fehlende Zielgruppen-Differenzierung und generische Benefits.
Product Data Foundation (2.93): Produktdaten-Luecken: fehlende Attribut-Strukturierung, Inkonsistenzen zwischen Owned und Retail.
Content & Asset Orchestration (2.93): Content-Orchestrierung ausbaufaehig: eingeschraenkte Formate, fehlende Kanaladaption des Contents.
Handlungsempfehlungen
Nutzen-Argumentation schuerften: Pro Kategorie Use-Case-basierte Nutzenlogik entwickeln, Feature-to-Benefit Mapping auf Owned und Retail harmonisieren.
Daten-Qualitaet systematisieren: Strukturierte Attributmodelle je Kategorie aufbauen, Owned-to-Retail Datenkonsistenz sicherstellen, Vollstaendigkeit >90% anstreben.
Content-System ausbauen: Modulares Content-Framework mit Video/360/Interactive, Kanaladaptions-Workflow etablieren, Visual-Consistency-Guidelines umsetzen.
Finanzdaten
Revenue 2024
€33.7B
33677
Revenue 2023
€33.3B
EBIT 2024
€5863M
EBIT 2023
€5084M
Mondelez International (Parent group) · EUR
Mondelez total: USD 36.0B (2023) / USD 36.4B (2024). EBIT USD 5.5B (2023) / USD 6.3B (2024). Milka is within chocolate segment (~USD 11.2B 2024). No brand-level Milka data. All converted USD->EUR.
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
Uebersetzung konsistent auf Owned + Retail
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
Minimale Anpassung (z.B. Bildformat)
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
Kein erkennbares Visual System
Content-Qualitaet & Nutzwert
Nutzwert-orientiert (How-to, Anwendung, Vergleich)
D6 Digital
Strukturierte Daten (Schema.org / JSON-LD)
Keine strukturierten Daten (Schema.org/JSON-LD)
Page Performance
Core Web Vitals: Good auf Desktop
Content-Aktualitaet & Synchronitaet
Sichtbar veraltete Inhalte (>12 Monate)
Content-Veraenderung ueber Zeit
Regelmaessige Updates (quartalweise+)
A/B-Test- & Personalisierungssignale
Keine A/B-Test- oder Personalisierungssignale
Tech-Stack-Signale
Standard-Monolith (erkennbar via BuiltWith/Wappalyzer)