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Aktuelle Retail Analytics Trends

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Retail Analytics helfen Einzelh√§ndlern dabei, betriebliche Entscheidungen datengetrieben zu treffen. Der Fokus liegt dabei nicht nur auf dem Backend mit Lieferketten, Beschaffung und Lager, sondern vor allem auf den Aktivit√§ten auf der Verkaufsfl√§che. So ist eine ganzheitliche Betrachtung der individuellen Einzelhandelsumgebung m√∂glich. Die Daten zur Kundenstruktur, zum Kundenverhalten, zu Umsatzzahlen oder zu Lagerbest√§nden sind daher das wichtige Fundament f√ľr eine kontinuierliche Optimierung eines Standorts. Was sind die aktuellen Retail Analytics Trends?

Daten √ľber Kundenverhalten intern erheben

Onlineh√§ndler nutzen seit jeher sehr erfolgreich die gewonnenen Daten √ľber Besucher und Kunden. Mit diesen Daten verstehen sie ihre Kunden besser und entwickeln personalisierte Kundenstrategien. Datengesteuerte Kundenstrategien sind auch f√ľr station√§re Einzelh√§ndler ein Gewinn. Zur Weiterentwicklung ihres Gesch√§ftsmodells sollten Retailer nicht nur auf externe Daten von Drittanbietern zur√ľckgreifen. Zur Offenlegung von gesch√§ftlichen Potenzialen und Chancen sowie zur √úberwachung von Ver√§nderungen sind intern erhobene Daten unabdingbar. Eine Kombination aus externen und internen Daten ist die Ausgangsbasis f√ľr die wettbewerbsf√§hige Gesch√§ftsentwicklung. Dieser Trend ist eigentlich banal. Aber noch zu wenig Einzelh√§ndler schenken ihm ausreichend Aufmerksamkeit.

Dynamische Preisstrategien anwenden

F√ľr die Preisfestsetzung ber√ľcksichtigen Einzelh√§ndler viele Faktoren. Dazu z√§hlen die Nachfrage, die Saisonalit√§t, die Wettbewerbspreise, die Lagerbest√§nde, die Werbeaktionen oder die Rentabilit√§t. Die Preisfestsetzung ist schon h√∂chst dynamisch. Mit Retail Analytics gewinnen Retailer aber noch mehr Informationen dar√ľber, wie Kunden mit einzelnen Produkten oder Produktgruppen auf der Verkaufsfl√§che interagieren und welche demografische Struktur die interessierte Kundschaft hat. Dieses zus√§tzliche Wissen k√∂nnen die Einzelh√§ndler dann mithilfe dynamischer Preisalgorithmen nutzen, um die Preise zielgruppenspezifisch anzupassen. In Verbindung mit digitalen Preisauszeichnungen erfolgen die Preisanpassungen ohne Arbeitsaufwand sogar automatisch.

Omnichannel-Daten integrieren

Die einzelne Filiale ist f√ľr Kunden nicht der einzige Touchpoint mit einer Marke. Viele Touchpoints in der Online-, Medien- und Mobil-Welt liefern spezifische Daten, die Einzelh√§ndler f√ľr ein au√üergew√∂hnliches Einkaufserlebnis in einem Store nutzen k√∂nnen. Ein Drittanbieter-Marktplatz, eine Shopping-App, eine soziale Plattform, eine Suchmaschine, ein Webshop oder ein physisches Gesch√§ft: Retailer sind dazu gezwungen, ihre Kan√§le zusammenzuf√ľhren. Der Trend geht daher zu einem ganzheitlichen Omnichannel-Ansatz. Dies erm√∂glicht ein besseres Verst√§ndnis f√ľrs Kundenverhalten und optimiert die Sortimentsgestaltung, die Werbestrategien und die Produktpr√§sentation.

Shoplayout optimieren

Die optimale Produktplatzierung ist eine der wichtigsten Aufgaben des Managements, um Impulsk√§ufe anzuregen und die Umsatzh√∂he pro Kunde zu steigern. Daher setzen immer mehr Einzelh√§ndler auf datenschutzkonforme Videoaufnahmen, um das Verhalten der Kunden detailliert zu analysieren. So k√∂nnen sie erfassen, wie sich die Kunden auf der Verkaufsfl√§che bewegen und wo sie sich besonders gerne aufhalten. Dar√ľber hinaus k√∂nnen sie so ebenfalls analysieren, mit welchen Produkten sich die Kunden besch√§ftigen. Um ein optimales Shoplayout zu gestalten, k√∂nnen Unternehmen dann verschiedene Varianten testen und miteinander vergleichen. Retail Analytics liefert daf√ľr die notwendigen Daten.

Internet der Dinge nutzen

Die Vernetzung von Produkten, Kassensystemen, Einkaufswagen, Ladeneinrichtung und Sicherheitssystemen √ľber das Internet erm√∂glicht neue Gesch√§ftsprozesse und ein besseres Einkaufserlebnis. Denn durch die Ausstattung mit Sensoren k√∂nnen alle Vorg√§nge auf der Verkaufsfl√§che, aber auch im Lager und in der Logistik √ľberwacht und verfolgt werden. So finden beispielsweise Kunden auf gro√üen Verkaufsfl√§chen mithilfe von Apps leichter die gew√ľnschten Produkte. Zudem sind Retailer dann in der Lage, anhand der Produkte im Einkaufskorb zus√§tzliche Angebote √ľber digitale Displays zu bewerben. Dar√ľber hinaus kann mit einer Vernetzung der Sensoren in Regalen und Lagerr√§umen die Effizienz der Bestandsverwaltung optimiert werden.

Kundenpräferenzen vorhersagen

Immer mehr Einzelh√§ndler nutzen Big Data auch dazu, um zuk√ľnftiges Kundenverhalten vorherzusagen. Denn die gro√üe Menge an historischen Daten und Daten in Echtzeit lassen einen detaillierten Blick auf Kundenpr√§ferenzen und das voraussichtliche Kundenverhalten zu. Bei der Auswertung helfen maschinelles Lernen und Algorithmen. So k√∂nnen Einzelh√§ndler kurzfristige und langfristige Entscheidungen besser treffen. Sie k√∂nnen mit Retail Analytics beispielsweise Anzeichen herausfinden, wann Kunden sich von einer Marke abwenden. In anderen Praxisf√§llen kann eine verk√ľrzte Verweildauer bestimmter Altersgruppen darauf hindeuten, dass die vorhandenen Waren weniger gut zu dieser Zielgruppe passen. Auch bei der optimierten Personaleinsatzplanung auf gro√üen Verkaufsfl√§chen ist Predictive Analytics eine wichtige Unterst√ľtzung.

Die Zukunft im Einzelhandel gestalten

In der heutigen Handelslandschaft stehen die Daten an erster Stelle. KI-Technologien helfen dabei, gro√üe Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuf√ľhren, auszuwerten und neue Erkenntnisse abzuleiten. Der Wandel ist bereits im vollen Gange und einzelne Retailer bearbeiten die Trendthemen schon in unterschiedlicher Intensit√§t. Insbesondere gro√üe Konzerne und innovative Einzelh√§ndler leisten Pionierarbeit. Dennoch sch√∂pfen zu viele Einzelh√§ndler die Potenziale noch nicht aus. Nehmen Sie mit uns Kontakt auf, um zu erfahren, wie Sie mit Retail Analytics auch weiterhin wettbewerbsf√§hig bleiben und den Kundenbed√ľrfnissen gerecht werden.

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