Retail Analytics: Möglichkeiten zur Standort-Optimierung

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Hunderte, Tausende, Zehntausende Kunden bewegen sich tagtäglich durch ein Einzelhandelsgeschäft. Allerdings wissen viele Einzelhandelsbetriebe nicht in Gänze, was auf ihren stationären Verkaufsflächen vorgeht. Denn die Spuren der Besucher verlieren sich zwischen den Regalen, Ständern und Aufstellern. Umsatzzahlen pro Kunde, Artikel und Produktgruppe werden zwar ermittelt. Aber was vor einem Kauf passiert, bleibt im Dunkeln. Das Besucherverhalten wird nämlich oftmals noch nicht systematisch erfasst. Innovative Kamera- und Sensortechnik ermöglicht es, den blinden Fleck zu beseitigen und wertvolle Daten zu sammeln. Mit Retail Analytics erhalten stationäre Einzelhändler eine integrierte Sicht auf Besucherströme, Trends und den gesamten Geschäftsbetrieb.

Mit Retail Analytics Kundenstruktur und Kundenverhalten ermitteln und auswerten

Immer mehr Einzelhandelsbetriebe setzen Retail Analytics professionell ein. Der zunehmende Einsatz ist eine Reaktion auf den Wandel im Einzelhandel. Dieser wird vor allem durch die Digitalisierung, verändertes Verbraucherverhalten, neue Konkurrenz mit innovativen Handelskonzepten, hohe Mieten und verstärktem Margendruck verursacht. Mit Retail Analytics erhalten Einzelhandelsbetriebe wertvolle Einblicke in das Aufkommen und das Verhalten der Besucher auf ihren Flächen. Diese Einblicke ermöglichen eine weitere Standortoptimierung und die Steigerung der Rentabilität.

Kennzahlen für die Standort-Optimierung

Capture Rate, Laufwege, Verweildauer oder Conversion Rate sind relevante Kennzahlen für jeden Einzelhandelsbetrieb. Denn sie sind ein überaus wichtiges Steuerungsinstrument zur Standort-Optimierung. Folgende Beispiele zeigen den Wert von Kennzahlen für die Standort-Optimierung.

Kenntnis der Kundenstruktur für Anpassung des Sortiments

Mit modernen Sensor-Technologien können Alter und Geschlecht datenschutzkonform ermittelt werden. Auch die Unterscheidung zwischen Erwachsenen und Kindern ist technisch machbar. Außerdem erkennt die Software zusätzlich die Größe von einzelnen Gruppen. Die detaillierte Auswertung der Kundenstruktur durch Retail Analytics ermöglicht eine noch bessere Ausrichtung des Sortiments auf die Zielgruppen. Die detaillierten Kenntnisse über die Demografie der Kunden erlauben zudem gezieltere Werbekampagnen, was zu höheren Umsätzen führt.

Warteschlangenerkennung für höhere Kundenzufriedenheit

Darüber hinaus ist eine Standort-Optimierung dadurch erreichbar, indem lange Warteschlangen am Eingang, im Kassenbereich oder an Serviceschaltern reduziert werden. Denn lange Warteschlangen beeinflussen die Kundenzufriedenheit negativ und führen auch zu Kaufabbrüchen. Mittels Retail Analytics können Warteschlangen in Echtzeit analysiert werden, sodass die Einzelhändler beim Überschreiten von vorher definierten Größen personell reagieren können.

Wissen über Besucherfrequenz für bessere Planung des Mitarbeitereinsatzes

Je nach Besucheraufkommen muss die Mitarbeiteranzahl abgestimmt sein. Eine zu hohe Mitarbeiterzahl bei geringem Besucheraufkommen verursacht unnötige Kosten. Dagegen leidet bei einem zu geringeren Personalbestand bei einer hohen Anzahl an Besuchern die Servicequalität. Mit Retail Analytics lassen sich auch immer Vorhersagen über das Besucheraufkommen treffen. Wenn die Händler über die Stoßzeiten und Nebenzeiten Kenntnis haben, dann können sie ihre Mitarbeiter effektiver einsetzen. Daher ist Retail Analytics ein wichtiger Baustein für die Standortoptimierung eines Einzelhandelsbetriebs.

Überblick über Verweildauer und Laufwege für effiziente Produktplatzierung

Wenn die Produktplatzierung nicht nur dem Zufall überlassen werden soll, dann ist Retail Analytics eine große Unterstützung. Denn die Analyse der Laufwege und der Verweildauer von Kunden ist die perfekte Grundlage für eine Optimierung des Layouts des jeweiligen Standorts. Die optimale Anordnung und Platzierung der Produkte sind ein stetiger Prozess, der mit Retail Analytics systematisch gestaltet werden kann.

Retail Analytics systematisch und kontinuierlich einsetzen

Um eine Standortoptimierung mithilfe von Retail Analytics vornehmen zu können, müssen die Daten über einen längeren Zeitraum aufgezeichnet werden. Denn die gewonnenen Daten sollen unabhängig von natürlichen Schwankungen und dem Zufall sein. Daher ist ein Konzept für die Implementierung von Retail Analytics und die Durchführung von Optimierungsmaßnahmen sinnvoll.

Ziele setzen: Zuerst müssen die Handelsunternehmen konkrete Ziele setzen, welche Anwendungsbereiche und Kennziffern beeinflusst werden sollen. Als Anwendungsbereich bzw. Kennziffern bieten sich beispielsweise die Conversion Rate oder die Verweildauer an.

Referenzwert erfassen: Eine sogenannte Nullmessung über mehrere Wochen ist wichtig, um einen aussagekräftigen Referenzwert zu erhalten. Denn nur dann ist es möglich, nach der Durchführung von Optimierungsmaßnahmen neue Werte in einen Bezug zu setzen. Für die Nullmessung sollten die Retailer einen Zeitraum wählen, der beispielsweise nicht durchs Weihnachtsgeschäft oder durch umfassende Werbekampagnen beeinflusst ist.

Optimierungsmaßnahmen durchführen: In einem nächsten Schritt werden einzelne Parameter in einer oder mehreren Filialen verändert. So können beispielsweise der Ladenbau, die Wegeführung, das Sortiment oder die Schaufenstergestaltung verändert und spezielle Werbemaßnahmen durchgeführt werden.

Ergebnisse auswerten: Nach den Optimierungsmaßnahmen werden wiederum die neuen Werte permanent erhoben. Danach können Referenzwerte und neue Werte miteinander verglichen werden. Im Idealfall hat sich das Kundenverhalten positiv geändert und sind die Umsätze umgestiegen. Die Analyse der Daten ist immer ein kontinuierlicher Prozess, sodass eine Standort-Optimierung ebenfalls kontinuierlich und langfristig erfolgt.

Bild: Ruthson Zimmerman via Unsplash

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