Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Da sich der Einzelhandel zunehmend in Richtung Omnichannel entwickelt, ist es wichtig, Trends zu analysieren und Zusammenhänge zwischen den Daten zu erkennen, um ein umfassendes Bild zu erhalten und eine detaillierte Strategie zu entwickeln. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir Anwendungsfälle von Retail Analytics – von Vertriebsanalysen bis hin zur Effektivität von Verkaufsförderungsmaßnahmen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Einzelhändler Analytics optimal nutzen können.
Die Einzelhandelslandschaft hat einen Wandel durchlaufen, der in der jüngeren Vergangenheit beispiellos ist. Dieser Wandel hat eine Reihe von Herausforderungen und Chancen für Einzelhändler mit sich gebracht, von komplexem Kundenverhalten und starkem Wettbewerb bis hin zu neueren Vertriebskanälen wie E-Commerce und dem jüngsten, Q-Commerce .
In der heutigen komplexen Einzelhandelslandschaft reicht eine statische, einmalig entwickelte Strategie nicht aus. Strategie, Planung und Umsetzung müssen agil sein und sich an die Kunden- bzw. Marktstimmung anpassen. Hier kommt die Einzelhandelsanalyse ins Spiel.
Einzelhandelsanalysen, einschließlich Online-Einzelhandelsanalysen, umfassen die Erfassung sämtlicher Geschäftsinformationen im Einzelhandel, gegebenenfalls deren Digitalisierung, um sie anschließend mithilfe von Analyse-Tools auszuwerten. Dabei handelt es sich um Daten aus Kassensystemen, Point-of-Sale-Geräten, ERP-Systemen, Beschaffungs- und Bestandsdaten, Preis- und Rabattinformationen, Finanzbüchern usw.
Die Einzelhandelsanalyse nutzt diese Informationen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die für die richtigen Entscheidungen notwendig sind, Antworten auf verborgene Fragen aufzudecken, Engpässe in Ihrem Einzelhandelsgeschäft zu identifizieren und darüber hinaus eine bessere Planung und Vorbereitung zu unterstützen.
Hier ist eine Referenzarchitektur für Einzelhandelsanalysen:
Quelle: Salesforce
Hinweis: Es handelt sich um eine Referenzarchitektur, der Technologie-Stack kann geändert werden.
Die Aufmerksamkeitsspanne der Kunden sinkt, während sie mit einer Informationsflut aus sozialen Medien, Werbeflächen, Chats, Nachrichten, E-Mails und vielem mehr überflutet werden. Im modernen Einzelhandel geht es darum, sich von der Masse abzuheben, die Kunden zu erreichen und ihre Aufmerksamkeit durch ein einzigartiges und personalisiertes Erlebnis zu gewinnen.
Führende Einzelhändler schaffen durch hohe Investitionen in Technologielösungen wie Retail Analytics, Cloud Computing und Customer Experience Management (CX) einen beispiellosen Mehrwert und Wettbewerbsvorteil. Im Zuge dieser technologiegetriebenen Entwicklung im Einzelhandel beobachten diese Unternehmen kontinuierlich die Wünsche ihrer Kunden, deren Reaktionen auf neue Produkteinführungen und die Aktivitäten der Konkurrenz.
Wir können Ihnen helfen, die Daten Ihrer Kunden zu analysieren und Ihnen den Einstieg in eine intelligente Analyselösung zu erleichtern.
Mit all diesen Informationen ergibt sich der Einsatz von Analysen im Einzelhandel ganz natürlich. Sie liefern die nötigen Erkenntnisse, um sich für die nächste Transformationswelle in der Branche optimal aufzustellen. Diese Erkenntnisse versetzen Entscheidungsträger auf verschiedenen Ebenen der Wertschöpfungskette im Einzelhandel in die Lage, eine optimale Geschäftsstrategie zu entwickeln und diese bei Bedarf zu überwachen und anzupassen.
Hier eine bildliche Darstellung der Wertschöpfungskette im Einzelhandel:
Lassen Sie uns die Anwendungsfälle der Einzelhandelsanalyse in den einzelnen Funktionen und Knotenpunkten der Wertschöpfungskette im Einzelhandel genauer betrachten.
Der Einsatz von Retail-Analytics zur Analyse der Vertriebsleistung und zur Prozessoptimierung ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Mithilfe einer Business-Intelligence-Plattform kann ein Unternehmen die Einzelhandelsdaten detailliert analysieren, Muster und Korrelationen erkennen sowie Ausreißer mithilfe visuell ansprechender und intuitiver Retail-Dashboards identifizieren. Diese Tools bieten folgende Anwendungsfälle für Retail-Analytics im Vertriebsbereich:
Der Prozess der Einzelhandelsanalyse beginnt mit der Erfassung sämtlicher Verkaufsdaten aus ERP-Systemen, Kassensystemen, POS-Transaktionen usw. Dadurch werden die im Einzelhandel häufig auftretenden Datensilos aufgebrochen und alle Daten in einem zentralen Repository, beispielsweise einem Data Warehouse oder Data Lake, zusammengeführt. Die Analyse dieser verkaufsspezifischen Daten, auch „Verkaufsanalyse“ genannt, liefert ein umfassendes Bild jeder Transaktion, einschließlich Kaufart, Zahlungsdetails, Kundendemografie, angewendeter Rabattcoupons/Aktionen, Retourenanfragen und Rückerstattungsstatus.
Die Leistungs- und Rentabilitätsanalyse für Vertriebsmitarbeiter und Filialen liefert Einblicke in die Performance einzelner Vertriebsmitarbeiter und Filialen im Vergleich zu Kollegen oder anderen Filialen im Gebiet. Einzelhändler können diese Business-Intelligence-Dashboards (BI) detailliert analysieren, um Einblicke in die Umsatzentwicklung nach Gebiet, Kategorie oder Produkt zu erhalten, diese den jeweiligen Vertriebsmitarbeitern zuzuordnen und Verbesserungspotenziale zur Steigerung der Rentabilität zu identifizieren. Mithilfe dieser Erkenntnisse können Einzelhändler sowohl die Leistung ihres Vertriebsteams als auch ihre Gesamtrentabilität steuern.
Der Verlust von Verkaufschancen aufgrund von Warenengpässen schadet nicht nur dem Umsatz des Einzelhändlers, sondern beeinträchtigt auch das Einkaufserlebnis der Kunden. Ein Einzelhandelsanalysesystem kann die Verkaufszahlen verschiedener Artikel auf Basis vergangener Trends prognostizieren und so die Opportunitätskosten minimieren. Führende Einzelhändler nutzen umfassende Nachfrageprognosemodelle, die verschiedene Einflussfaktoren berücksichtigen. Diese Systeme können Szenarien durch die Anpassung von Variablen modellieren und Entscheidungsträgern im Einzelhandel die Wahl der optimalen Vorgehensweise ermöglichen. Sie unterstützen zudem die effektive Festlegung von Verkaufszielen sowie die Planung von Anreizen und Vergütungen für das Vertriebsteam.
Diese Analysesysteme sind intelligent genug, um sich anzupassen und Veränderungen hervorzuheben, die durch externe oder interne Faktoren entstehen können. Dies ist entscheidend, da der Einzelhandel saisonalen Schwankungen, Nachfrageschwankungen aufgrund laufender Verkaufs- oder Marketingkampagnen, Verkaufsaktionen oder Aktivitäten der Konkurrenz unterliegt, die sich auf den Umsatz auswirken können. Diese Erkenntnisse helfen Einzelhändlern, ihre Lagerbestände entsprechend anzupassen.
Die Warenkorbanalyse deckt Zusammenhänge zwischen Artikeln auf; dies kann darauf zurückzuführen sein, dass es sich um komplementäre Produkte handelt oder dass diese tendenziell zusammen gekauft werden. Mithilfe dieser Erkenntnisse können Ladenbesitzer ein maßgeschneidertes Sortiment zusammenstellen und ihre Margen optimieren, indem sie hochpreisige Artikel mit weniger gefragten, reduzierten Artikeln kombinieren. Die Korrelation zwischen der Anzahl der Nutzer in einer Familie und der Identifizierung von Cross-Selling- und Upselling-Potenzialen ist entscheidend für die Umsatzsteigerung.
Die Identifizierung von Kunden- und Wettbewerbstrends ist für Einzelhändler von entscheidender Bedeutung. Dies erfordert die Analyse umfangreicher Datenmengen, und eine leistungsstarke Datenanalyseplattform für den Einzelhandel steigert die Effizienz bei der Planung und Durchführung von Werbeaktionen erheblich.
Die Ausgaben für digitale Produkte steigen stetig, und COVID-19 hat die Ausgaben über andere Kanäle hinweg beeinträchtigt. Wir beobachten eine Konsolidierung der Ausgaben hin zu digitalen Produkten, vor allem bei Konsumgütermarken.
All dies wird dadurch ermöglicht, dass Konsumenten vor dem eigentlichen Kaufabschluss über verschiedene Kontaktpunkte Informationen hinterlassen. Diese unterschiedlichen Kontaktpunkte erlauben es Marketingfachleuten, detailliertere Kundenprofile zu erstellen und die Kundenwünsche zu verstehen. Mithilfe von Kundenanalysen können Einzelhändler und E-Commerce-Anbieter jedem Kunden in jeder Phase seiner Customer Journey relevante Angebote unterbreiten.
Um im wettbewerbsintensiven Einzelhandel relevant zu bleiben, können Einzelhändler Kosten-Was-wäre-wenn-Analysen und Kaufentscheidungsanalysen nutzen. Der Einsatz eines Regressionsmodells, um den Zusammenhang zwischen Filial-/Plattformumsätzen und Einzelhandelsaktionen zu verstehen, liefert Erkenntnisse über deren Effektivität.
Die Preiselastizitätsanalyse hilft Einzelhändlern, die Auswirkungen von Preisänderungen pro Einheit (Preiselastizität) auf den Absatz eines Artikels zu verstehen. Produkte mit geringer Preiselastizität bieten Potenzial für Bündelungsangebote mit schwer verkäuflichen, hochpreisigen Impulskäufen. Diese Systeme gewährleisten, dass bei Preisentscheidungen für Produkte und den gesamten Handel (Filialen/Websites) eine datenbasierte Methodik angewendet wird.
Mithilfe der „Nutzerverhaltensanalyse“ kann ein E-Commerce-Anbieter einen zielgerichteten Ansatz verfolgen, der auf dem Nutzerverhalten (Anzahl der Kaufabbrüche im Vergleich zu Warenkorbabbrüchen) und den Präferenzen (Konversion durch einen gezielten Rabatt auf die Artikel im Warenkorb) basiert.
Sie begünstigt eine ganzheitlichere Strategie, da sie nicht nur das Verkaufsvolumen berücksichtigt, sondern auch eine Kontrolle der Gewinnspanne ermöglicht und die Kosten für die Kundengewinnung senkt.
Die Analyse von Werbekanälen liefert Erkenntnisse darüber, welche Kanäle für den Einzelhändler am effektivsten sind. Durch die Priorisierung von Werbe- und Verkaufsförderungsausgaben auf diese Kanäle lässt sich der ROI durch Reduzierung der Gesamtausgaben verbessern.
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Die Bedeutung einer strategischen Lieferkettenplanung zur Bewältigung von Krisen- und Engpasssituationen nimmt stetig zu, um ein reibungsloses Kundenerlebnis zu gewährleisten. Angesichts der Omnichannel-Strategie im Einzelhandel sind eine agile Lieferkette, die Produkte innerhalb weniger Stunden nach dem Kauf liefern kann, und flexible Retourenabwicklung unerlässlich. Dies erfordert den Aufbau eines vertrauenswürdigen Lieferantennetzwerks.
Mithilfe von Analysesystemen für den Einzelhandel können Einzelhändler und E-Commerce-Entscheidungsträger ein wiederholbares System für eine unvoreingenommene Lieferantenbewertung erstellen. Beispielsweise können sie anhand wichtiger Aspekte wie Kostenmarge, Lieferzeit, Bonität, Vertriebsnetz und weiterer Kriterien eine Lieferantenbewertungsmatrix erstellen.
Die integrierten Business-Intelligence-Systeme (BI-Systeme) können die Effektivität der Lieferanten anhand der vom Einzelhändler festgelegten Kennzahlen messen. Sie können beispielsweise darauf hinweisen, wenn die Lagerbestände eines Lieferanten einen bestimmten Standard nicht erfüllen oder dessen Rückgaberichtlinien im E-Commerce das Kundenerlebnis beeinträchtigen.
Die Bestandsoptimierung ist ein weiterer Anwendungsfall von Prognosesystemen. Diese Systeme erstellen zuverlässige Nachfrageprognosen durch statistische Datenanalysen filialübergreifend. Mithilfe dieser Business-Intelligence-Systeme (BI-Systeme) behält ein Einzelhändler den Überblick über die Artikelnummern (SKUs) in allen Filialen. Die Kombination von Beschaffungsanalysen mit der Lieferanteneffektivität unterstützt Einzelhändler bei optimalen Entscheidungen zur Bestandsbeschaffung.
Heutzutage ist es für Unternehmen unerlässlich, auf die Wünsche ihrer Kunden einzugehen. Die Lieferkette wird von der Kundennachfrage bestimmt, anstatt wie bisher von der „Push“-Strategie, die die Trends vorgibt.
Einzelhändler können mithilfe von Stimmungsanalysen diese Nachfrage erfassen und ihre Produktpipeline in Zusammenarbeit mit ihren Lieferanten entsprechend planen. Dabei werden Textanalysen eingesetzt, um Erkenntnisse aus den Social-Media-Konversationen der Konsumenten zu gewinnen .
Analysen sind unerlässlich, um die Erfolgsfaktoren für den Produktabsatz zu ermitteln. Ein Benchmarking dieser Faktoren kann maßgeblich zur Entwicklung einer erfolgreichen Produktstrategie beitragen. Die Bewertung der Kannibalisierungseffekte mittels Szenarioanalyse ist ebenfalls ein entscheidender Schritt vor der Produkteinführung. Diese Module unterstützen Einzelhändler dabei, Investitionen in die Einführung neuer Produkte zu begrenzen oder zu beschleunigen.
Ein weiterer entscheidender Faktor vor einer Produkteinführung ist die Wettbewerbsanalyse. Business-Analytics-Tools können analysieren, ob ein Wettbewerber über einen einzigartigen Vorteil verfügt oder Lücken in seinem Produktportfolio aufweist. Darüber hinaus kann ein BI-System Erkenntnisse aus der Wirkungsanalyse der Preis- und Werbemaßnahmen der Wettbewerber gewinnen.
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Heatmaps verbessern das Website-/Shop-Layout: Heatmaps sind ein weiteres wichtiges Feature dieser BI-Tools. Sie sind deutlich anschaulicher und ermöglichen so eine schnellere Analyse. Die Heatmaps projizieren einen Farbverlauf auf die Website-Oberfläche oder das Shop-Layout: Dunklere Bereiche stehen für höheres, hellere für geringeres Besucheraufkommen.
Mithilfe dieser Tools können Entscheidungsträger das Verhalten ihrer bestehenden Kunden analysieren und optimale Geschäftsentscheidungen treffen. So kann beispielsweise ein E-Commerce-Anbieter beobachten, was seine Kunden anspricht und wo sie abspringen. Was für ein Unternehmen oder Produkt funktioniert, muss nicht zwangsläufig auch für andere gelten. Daher können E-Commerce-Anbieter diese Informationen nutzen, um eine standardisierte Geschäftsstrategie zu entwickeln.
Sie können analysieren, von welchen Seiten die Nutzer abspringen, verstehen, warum das passiert (ein technisches Problem oder ein Konstruktionsfehler) und vor allem per A/B-Test herausfinden, was für sie funktioniert.
Ähnlich wie die Website-Optimierung für Online-Händler ist auch die Ladengestaltung für stationäre Geschäfte entscheidend. Ladenbesitzer analysieren den Grundriss jedoch oft nicht kritisch. Dabei könnten Heatmaps helfen, stark frequentierte und schwach frequentierte Bereiche im Laden zu visualisieren. So erhalten sie Einblicke in das Kundenverhalten und können ihre Strategie hinsichtlich Regalplatzierung und Werbebannern entsprechend anpassen.
Empfehlungs-Engine: Kundenbindung stärken Empfehlungs-Engines erweisen sich als bahnbrechend für den Online-Handel. Diese Engines sind ein Paradebeispiel für maschinelles Lernen. Sie beobachten das Nutzerverhalten im Zeitverlauf und zeigen dem Käufer Anzeigen und Aktionen an, die auf seinen bisherigen Suchanfragen basieren.
Betrugserkennung: Vermeiden Sie negative Nutzererfahrungen. Tiefe neuronale Netze finden Anwendung in der Betrugserkennung. Sie sind hocheffizient darin, betrügerisches Verhalten nicht nur zu erkennen und zu melden, sondern auch Betrug im Voraus vorherzusagen. Vorfälle wie Betrug bei Rücksendungen oder Lieferungen, Rechtsmissbrauch und Kreditrisiken schädigen den Ruf des Händlers erheblich. Prädiktive neuronale Netze können vor solchen Vorfällen schützen.
Analyse des Kundenlebenszeitwerts: Ein weiterer entscheidender Aspekt für Einzelhändler ist der Kundenlebenszeitwert (Customer Lifetime Value, CLV). Sie investieren oft viel in die Kundengewinnung, und die Kunden können schnell wieder abwandern. Die CLV-Module berücksichtigen das Nutzerverhalten von der ersten Transaktion bis zur letzten.
Diese Prozesse erkennen auch Wechselwirkungen (relevante Angebote oder negative Erfahrungen), die das Kundenverhalten beeinflussen. Mithilfe von Data Science und maschinellem Lernen schlagen diese Modelle Händlern anschließend die notwendigen Verbesserungen der Dienstleistungen und Prioritäten in Bezug auf jeden einzelnen Kunden vor.
Die Aussagekraft dieser Erkenntnisse ist enorm und trägt wesentlich zur Verbesserung des Kundenerlebnisses bei. Polestar Analytics unterstützt Sie bei der Implementierung dieser Systeme in Ihrem Einzelhandelsumfeld (sowohl physisch als auch digital) . Dank unserer Expertise im Verständnis der Herausforderungen unserer Kunden und der Bereitstellung geeigneter Analysesysteme, die fundierte Geschäftsentscheidungen ermöglichen, haben wir diese Lösungen bereits für namhafte E-Commerce- und Einzelhandelsunternehmen entwickelt.