Retail Analytics wird genutzt, um Daten, die von Unternehmen aus dem Einzelhandel generiert werden, zu untersuchen. Hierbei handelt es sich um eine effektive Möglichkeit, schnell auf beispiellose Veränderungen im Verbraucherverhalten zu reagieren, die verändernde Rolle der Ladengeschäfte zu berücksichtigen und die Automatisierung über Multichannel Prozesse weiter zu optimieren.
Viele Menschen, die sich in der Vergangenheit mit dem steigenden Konkurrenzdruck in den verschiedenen Branchen auseinandergesetzt haben, wissen, wie wichtig es ist, den Kundenanforderungen immer zu entsprechen.
Und genau an dieser Stelle setzt Retail Analytics an. In gewisser Weise handelt es sich hierbei um eine Reaktion auf die Transformation des Verbraucherverhaltens. Während On- und Offline Märkte um Kund:innen kämpfen und immer wieder versuchen, ihrer Zielgruppe individuelle USPs zu bieten, haben es sich viele Einzelhändler:innen – verständlicherweise – zum Ziel gesetzt, in diesem herausfordernden Umfeld zu überleben, indem sie zum Beispiel nicht nur am Point of Sale, sondern während der gesamten Customer Journey auf ihre Zielgruppe eingehen.
Damit genau das möglich ist, braucht es maximales Verständnis für die Kund:innen und Daten, die aufzeigen, wie dieser sich verhält und was er erwartet.
Welche Daten werden bei Retail Analytics relevant?
Zahlreiche Unternehmen haben in der Vergangenheit ihre Prozesse mithilfe von Einzelhandelsanalysen optimiert. Wer hier ansetzen möchte, sollte im ersten Schritt wissen, welche Daten im Zuge einer Analyse relevant werden. Fest steht: Einzelhändler:innen müssen riesige Datenmengen richtig einordnen und für sich in Erfahrung bringen, wie diese miteinander in Beziehung stehen. Unternehmen, die es sich zum Ziel gesetzt haben, ihre On- und Offline Kanäle zu optimieren, sollten sich unter anderem mit Themen, wie zum Beispiel:
- Preisoptimierung
- Verbesserung der Customer Journey
- Standortanalysen
- Marketing
auseinandersetzen. Basierend auf diesen und weiteren einschlägigen Faktoren ist es oft noch ein wenig besser möglich, auf den verschärften Wettbewerb um On- und Offline Marktplätze zu reagieren. Wer sich hier auf eine maximale Aussagekraft verlassen möchte, sollte die einzelnen Bereiche über Multichannel Prozesse hinweg verbessern und Retail Analytics in regelmäßigen Abständen durchführen. Auf diese Weise stellt es in der Regel kein Problem dar, auf Trends schnell zu reagieren. Ziel ist es, Geschäftsentscheidungen zu verbessern. Mit den passenden Daten in der Hinterhand gestaltet sich all das noch ein wenig einfacher.
Wege, um Customer Journeys zu optimieren: Darum sind Retail Analytics so wichtig
Der Markt rund um On- und Offline Kanäle hat sich im Laufe der Zeit stark verändert. Die Herausforderung für Einzelhändler:innen besteht darin, sich immer wieder neu anzupassen und Kund:innen das zu bieten, was diese erwarten. Wer genau das schafft, kann seine Unternehmenskennzahlen – auch in Bezug auf Umsatz Rentabilität – häufig verbessern.
Dass es hierbei fast schon unersetzlich ist, Kundennutzen, Einkaufs- und Produktkaufverhalten der Zielgruppe zu berücksichtigen, zeigt ein Blick auf die Erkenntnisse, die über Retail Analytics gewonnen werden können.
Über einschlägige Tools lässt sich nicht nur herausfinden, ob sich der Umsatz gegenüber dem Vorjahr erhöht oder verringert hat. Vielmehr ist es möglich, Daten sind um Fragen, wie zum Beispiel:
- Warum haben sich Käufer:innen in einer bestimmten Situation für ein bestimmtes Produkt entschieden?
- Wie sollte ich mein Personal einteilen, um die Grundlage dafür zu schaffen, dass Kundenservice und Umsatz maximiert werden?
- Wie kann ich potenzielle Kund:innen mit Promotion Management und Marketing noch besser ansprechen?
- Wie stehen die einzelnen Bereiche meines Unternehmens miteinander in Beziehung?
- Wie kann ich meinen Gewinn erhöhen und mir einen größeren Marktanteil sichern?
- Welche Point of Sale Transaktionen sind für die unterschiedlichen Kundencharaktere „typisch“?
Die Tools, die für die Auswertung der Daten rund um die entsprechende Analyse zum Einsatz kommen und die sicherstellen sollen, dass im jeweiligen Betrieb die Arbeit so effizient geplant werden kann, haben sich im Laufe der Zeit stark verändert.
Einige Anwendungen setzen hier mittlerweile auf Künstliche Intelligent, um die potenziellen Entwicklungen des Einzelhandels noch besser vorherzusagen. Oder anders: Retail Analytics hilft dabei, auf Margendruck, die sich verändernde Rolle der Ladengeschäfte und die Ansprüche und Erwartungen der Kund:innen zu reagieren.
Kund:innen möchten verstanden werden: Eine breite Palette leistungsstarker Analysetools hilft dabei
Niedrige Preise sorgen heutzutage nicht mehr zwangsläufig dafür, dass sich Verbraucher:innen für die Produkte oder die Dienstleistungen eines bestimmten Unternehmens entscheiden. Vielmehr gilt es, auf den durch das Verbraucherverhalten verstärkten Margendruck zu reagieren.
Die Daten, die es hierzu braucht, finden sich unter anderem in der Kaufhistorie und im Kassensystem, aber auch in den Aufzeichnungen des Kundenservice. Sie lassen sich nutzen, um:
- den jeweiligen Kundentyp für verschiedene Einkaufsinteraktionen besser kennenzulernen
- Möglichkeiten zu identifizieren, personalisierte Angebote ins Leben zu rufen
- Werbemaßnahmen individueller zu gestalten und personalisierte Marketing und Kommunikationsprogramme ins Leben zu rufen
- die Loyalität der Kund:innen der betreffenden Marke gegenüber zu stärken.
Aber: Retail Analytics bezieht sich nicht nur auf externe Bereiche. Vielmehr helfen die Erkenntnisse, die aus ihnen gezogen werden dabei, auch interne Aspekte eines Unternehmens miteinander in Beziehung zu bringen. Wie so oft es auch hier das Ziel, Lagerbestände zu optimieren, Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern.
Retail Analytics: Das sind die Vorteile
Retail Analytics werden als Reaktion auf die Transformation des Einzelhandels eingesetzt. Nicht zuletzt sorgte der immer größer werdende Konkurrenzdruck in verschiedenen Branchen dafür, dass sich Veränderungen im Verbraucherverhalten verstärkten. Wer es hier schafft, die passende Analyse basierend auf aktuellen Daten vorzunehmen, kann von vielen Vorteilen profitieren, wenn es zum Beispiel darum geht, Daten aus Omnichannel Commerce und Interaktionen, greifbarer zu machen.
Vorteil Nr. 1: Eine optimierte Lagerhaltung
Egal, ob zu bestimmten Stoßzeiten oder im Zusammenhang mit Rabattaktionen: Wer sicherstellen möchte, dass weder zu viel noch zu wenig Ware vorhanden ist, kann Daten aus Retail Analytics Prognosen nutzen, um verschiedene Einkaufsinteraktionen und Artikelkategorien optimal aufeinander abzustimmen.
Vorteil Nr. 2: Eine bessere Preisgestaltung
Ob Kund:innen kaufen oder nicht, ist letztendlich vom Preis abhängig. Über einschlägige Analysetools lässt sich herausfinden, welche Preise tendenziell am ehesten zu Kaufabschlüssen führen.
Vorteil Nr. 3: Individuelle Werbemaßnahmen
Retail Analytics hilft dabei, jeweils einen bestimmten Kundentyp für verschiedene Marketing- und Werbemaßnahmen zu definieren. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass sich der Adressat der Kampagne persönlich angesprochen fühlt. Die Herausforderung für Einzelhändler:innen besteht darin, immer wieder den Geschmack der Zielgruppe zu treffen und diese gegebenenfalls in verschiedene Untergruppen aufzuteilen. Ein typisches Beispiel: Ein Lebensmittelhändler verschickt nicht alle Rezeptideen an eine große Kundengruppe, sondern unterteilt in „vegan“, „vegetarisch“ und „omnivor“.
Vorteil Nr. 4: Die passende Auswahl im Ladengeschäft vor Ort
Die Informationen aus Retail Analytics, aber auch die Daten, die Mitarbeiter:innen und Callcenter erfassen, lassen sich hervorragend nutzen, um die Bedingungen in den Ladengeschäften vor Ort noch weiter zu optimieren. Wer zum Beispiel weiß, dass ab Anfang November die Nachfrage nach Adventskalendern bereits ansteigt, sollte dafür sorgen, dass die entsprechenden Artikel rechtzeitig (und vielleicht auch ein paar Tage früher als bei der Konkurrenz) verfügbar sind.
Mehr zu Retail Analytics: Welche Arten von Analysen gibt es?
Wenn es darum geht, Ziele im Zusammenhang mit Sortimentsoptimierung, Standortanalyse und kundenorientiertem Verhalten zu erreichen, zeigt sich schnell, dass Retail Analytics auf unterschiedlichen Ebenen funktioniert.
Der Marketingbereich unterscheidet hierbei zwischen vier verschiedenen Typen. Während sich manche auf den jeweiligen Ist-Zustand beziehen oder die Vergangenheit abbilden, wagen andere einen Blick in die (mögliche) Zukunft.
Deskriptive Analysen
Bei der deskriptiven Analyse stehen die klassischen „W-Fragen“ im Fokus. Hierbei handelt es sich um eine Art Basis der Retail Analytics. Sie lassen sich unter anderem dazu nutzen, um Details zu Lagerbeständen und Verkäufen herauszufinden.
Diagnostische Analysen
Die Ergebnisse diagnostischer Analysen zeigen auf, ob das betreffende Unternehmen die Möglichkeiten, die ihm zur Verfügung stehen, auch optimal nutzt. Wichtige Quellen, die in diesem Zusammenhang zurate gezogen werden, sind Kundenumfragen und Kundenfeedback im Allgemeinen. Ergänzend hierzu beziehen diagnostische Analysen wichtige Unternehmenskennzahlen mit ein.
Zukunftsgerichtete Analysen
Zukunftsgerichtete Analysen im Bereich der Retail Analytics zeigen, wie hoch das Potenzial ist, dass sich hinter den gesammelten Daten verbirgt. Die Ergebnisse einer solchen Analyse zeigen auf, wie sich der Markt und die Kundenbedürfnisse in Zukunft aller Wahrscheinlichkeit nach entwickeln werden. Zudem laden sie zum Durchkalkulieren verschiedener Szenarien ein und können dabei helfen, Fragen, wie „Was passiert, wenn ich meine Preise senke und gleichzeitig die Arbeitskosten minimiert werden, mit meinem Umsatz?“ zu beantworten. Dementsprechend bestehen hier durchaus auch Verbindungen zum Bereich Finance Analytics.
Präskriptive Analysen
Bei den präskriptiven Analysen handelt es sich noch um einen vergleichsweise neuen Bereich. Hier ermittelt Künstliche Intelligenz, welche Maßnahmen – basierend auf gesammelten Daten – sinnvoll sein könnten, um sich von der Masse der Konkurrenz abzuheben.
