Aktuelle Retail Analytics Trends

Retail Analytics helfen Einzelhändlern 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 Aktivitäten auf der Verkaufsfläche. So ist eine ganzheitliche Betrachtung der individuellen Einzelhandelsumgebung möglich. Die Daten zur Kundenstruktur, zum Kundenverhalten, zu Umsatzzahlen oder zu Lagerbeständen sind daher das wichtige Fundament für eine kontinuierliche Optimierung eines Standorts. Was sind die aktuellen Retail Analytics Trends?

Daten über Kundenverhalten intern erheben

Onlinehändler nutzen seit jeher sehr erfolgreich die gewonnenen Daten über Besucher und Kunden. Mit diesen Daten verstehen sie ihre Kunden besser und entwickeln personalisierte Kundenstrategien. Datengesteuerte Kundenstrategien sind auch für stationäre Einzelhändler ein Gewinn. Zur Weiterentwicklung ihres Geschäftsmodells sollten Retailer nicht nur auf externe Daten von Drittanbietern zurückgreifen. Zur Offenlegung von geschäftlichen Potenzialen und Chancen sowie zur Überwachung von Veränderungen sind intern erhobene Daten unabdingbar. Eine Kombination aus externen und internen Daten ist die Ausgangsbasis für die wettbewerbsfähige Geschäftsentwicklung. Dieser Trend ist eigentlich banal. Aber noch zu wenig Einzelhändler schenken ihm ausreichend Aufmerksamkeit.

Dynamische Preisstrategien anwenden

Für die Preisfestsetzung berücksichtigen Einzelhändler viele Faktoren. Dazu zählen die Nachfrage, die Saisonalität, die Wettbewerbspreise, die Lagerbestände, die Werbeaktionen oder die Rentabilität. Die Preisfestsetzung ist schon höchst dynamisch. Mit Retail Analytics gewinnen Retailer aber noch mehr Informationen darüber, wie Kunden mit einzelnen Produkten oder Produktgruppen auf der Verkaufsfläche interagieren und welche demografische Struktur die interessierte Kundschaft hat. Dieses zusätzliche Wissen können die Einzelhändler 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 für Kunden nicht der einzige Touchpoint mit einer Marke. Viele Touchpoints in der Online-, Medien- und Mobil-Welt liefern spezifische Daten, die Einzelhändler für ein außergewöhnliches Einkaufserlebnis in einem Store nutzen können. Ein Drittanbieter-Marktplatz, eine Shopping-App, eine soziale Plattform, eine Suchmaschine, ein Webshop oder ein physisches Geschäft: Retailer sind dazu gezwungen, ihre Kanäle zusammenzuführen. Der Trend geht daher zu einem ganzheitlichen Omnichannel-Ansatz. Dies ermöglicht ein besseres Verständnis fürs Kundenverhalten und optimiert die Sortimentsgestaltung, die Werbestrategien und die Produktpräsentation.

Shoplayout optimieren

Die optimale Produktplatzierung ist eine der wichtigsten Aufgaben des Managements, um Impulskäufe anzuregen und die Umsatzhöhe pro Kunde zu steigern. Daher setzen immer mehr Einzelhändler auf datenschutzkonforme Videoaufnahmen, um das Verhalten der Kunden detailliert zu analysieren. So können sie erfassen, wie sich die Kunden auf der Verkaufsfläche bewegen und wo sie sich besonders gerne aufhalten. Darüber hinaus können sie so ebenfalls analysieren, mit welchen Produkten sich die Kunden beschäftigen. Um ein optimales Shoplayout zu gestalten, können Unternehmen dann verschiedene Varianten testen und miteinander vergleichen. Retail Analytics liefert dafür die notwendigen Daten.

Internet der Dinge nutzen

Die Vernetzung von Produkten, Kassensystemen, Einkaufswagen, Ladeneinrichtung und Sicherheitssystemen über das Internet ermöglicht neue Geschäftsprozesse und ein besseres Einkaufserlebnis. Denn durch die Ausstattung mit Sensoren können alle Vorgänge auf der Verkaufsfläche, aber auch im Lager und in der Logistik überwacht und verfolgt werden. So finden beispielsweise Kunden auf großen Verkaufsflächen mithilfe von Apps leichter die gewünschten Produkte. Zudem sind Retailer dann in der Lage, anhand der Produkte im Einkaufskorb zusätzliche Angebote über digitale Displays zu bewerben. Darüber hinaus kann mit einer Vernetzung der Sensoren in Regalen und Lagerräumen die Effizienz der Bestandsverwaltung optimiert werden.

Kundenpräferenzen vorhersagen

Immer mehr Einzelhändler nutzen Big Data auch dazu, um zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen. Denn die große Menge an historischen Daten und Daten in Echtzeit lassen einen detaillierten Blick auf Kundenpräferenzen und das voraussichtliche Kundenverhalten zu. Bei der Auswertung helfen maschinelles Lernen und Algorithmen. So können Einzelhändler kurzfristige und langfristige Entscheidungen besser treffen. Sie können mit Retail Analytics beispielsweise Anzeichen herausfinden, wann Kunden sich von einer Marke abwenden. In anderen Praxisfällen kann eine verkürzte Verweildauer bestimmter Altersgruppen darauf hindeuten, dass die vorhandenen Waren weniger gut zu dieser Zielgruppe passen. Auch bei der optimierten Personaleinsatzplanung auf großen Verkaufsflächen ist Predictive Analytics eine wichtige Unterstützung.

Die Zukunft im Einzelhandel gestalten

In der heutigen Handelslandschaft stehen die Daten an erster Stelle. KI-Technologien helfen dabei, große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen, auszuwerten und neue Erkenntnisse abzuleiten. Der Wandel ist bereits im vollen Gange und einzelne Retailer bearbeiten die Trendthemen schon in unterschiedlicher Intensität. Insbesondere große Konzerne und innovative Einzelhändler leisten Pionierarbeit. Dennoch schöpfen zu viele Einzelhändler die Potenziale noch nicht aus. Nehmen Sie mit uns Kontakt auf, um zu erfahren, wie Sie mit Retail Analytics auch weiterhin wettbewerbsfähig bleiben und den Kundenbedürfnissen gerecht werden.