Red Bull
Coffee, Spirits & Premium Beverages · Food & Beverage
Brand Score
4.11
Owned Score
4.50
Retail Score
3.67
Gap
+0.83
Owned stärker
Rang im Segment
25/26
Evidence Points
38
Dimensions-Profil
Dimension Scores
Owned
4.50
Gap
+0.83
Retail
3.67
Analyse & Handlungsempfehlungen
Red Bull erreicht einen PXM Maturity Score von 4.11 (Leader) und liegt auf Rang 25 im Segment "Coffee, Spirits & Premium Beverages". Das Profil zeigt eine breit aufgestellte Product Experience mit Staerken in mehreren Dimensionen.
Die Owned Experience (4.50) ist deutlich staerker als die Retail-Aktivierung (3.67). Gap: +0.83. Fokus sollte auf Retail-Durchdringung liegen.
Staerken
Customer Value & GTM (4.67): Differenzierte Nutzenargumentation und klare Feature-to-Benefit-Translation, die Zielgruppen gezielt adressiert.
Strategy & Governance (4.33): Starke strategische Verankerung der Product Experience mit konsistenter Governance ueber Touchpoints hinweg.
Content & Asset Orchestration (4.33): Hochwertige Content-Orchestrierung mit Multi-Format-Modulen und starker visueller Konsistenz.
Schwaechen
Product Data Foundation (3.67): Schwaechste Dimension — relativ zum Gesamtprofil das groesste Verbesserungspotential.
Handlungsempfehlungen
Daten-Qualitaet systematisieren: Strukturierte Attributmodelle je Kategorie aufbauen, Owned-to-Retail Datenkonsistenz sicherstellen, Vollstaendigkeit >90% anstreben.
Owned-Retail-Gap schliessen: Die Owned Experience ist deutlich staerker als die Retail-Aktivierung. Fokus auf D3 (Channel & Retail) und D4 (Product Data) fuer bessere Durchdringung im Retail-Kanal.
Evidence Indicators (26/26)
D1 Strategy
Seitenstruktur & Kategorielogik
Konsistente Struktur auf Owned UND mind. 2/3 Retailern
Terminologie & Naming
Konsistente Terminologie kanaluebergreifend inkl. Retail
Produkt-Systematik
Einfache Segmentierung (z.B. nur nach Preis)
Cross-Touchpoint-Konsistenz
Vollstaendige Governance sichtbar auf allen geprueften Retailern
D2 Customer Value
Nutzenargumentation
Nutzen differenziert nach Use Case/Zielgruppe mit Belegen
Feature-to-Benefit Translation
Uebersetzung konsistent auf Owned + Retail
Nutzenlogik-Konsistenz
Konsistente Nutzenlogik Kategorie → PDP
Zielgruppen-Differenzierung
Differenzierung sichtbar auf Owned + Retail (kanaladaptiert)
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
Minimale Varianz, erkennbare zentrale Steuerung
D4 Data
Strukturierte Attributsets
Basis-Attribute vorhanden (Groesse, Farbe)
Produktvergleichbarkeit
Cross-Kategorie-Vergleichbarkeit + Konfiguratoren
Attribut-Konsistenz Owned→Retail
Kerndaten aehnlich, Details abweichend
Daten-Vollstaendigkeit
>95% befuellt, Einheiten normiert, Zero Contradictions
D5 Content
Content-Module auf Owned
Multi-Format-Content-System (inkl. 360, AR, Interactive)
Kanaladaption von Content
Strategische Adaption (kanalspezifischer Content-Mix)
Visual & Claim Consistency
Einzelne wiederkehrende visuelle Elemente
Content-Qualitaet & Nutzwert
Premium-Content (Storytelling, Editorial, Expert Content)
D6 Digital
Strukturierte Daten (Schema.org / JSON-LD)
Rich Schema (Product + Offer + Review + FAQ + Breadcrumb)
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)