Was ist Retail Analytics?
Daten und Informationen gewinnen in der heutigen Zeit immer mehr an Bedeutung. – Davon bleibt auch der Einzelhandel nicht unberührt. Doch was genau bedeutet der Einsatz von Daten und insbesondere Datenanalyse für den Einzelhandel?
Definition und Bedeutung
Unter Retail Analytics oder Einzelhandelsanalytik versteht man die Analyse von Daten, die den Einzelhandel – direkt oder indirekt – betreffen. Dies umfasst neben logistischen Daten, auch Daten zum Kundenverhalten sowie Trends. Die Analyse bietet Grundlage für operative und strategische Entscheidungen, die langfristig den Unternehmenserfolg steigern.
Schlüsselkomponenten und Datentypen
Wesentliche Schlüsselkomponenten der Einzelhandelsanalytik sind:
- Datenmanagement: Große Datenmengen müssen einheitlich organisiert werden, um analysiert werden zu können. Dies erfordert ein strukturiertes Datenmanagement.
- Ursachenanalyse: Welche kausalen Zusammenhänge können mit den Daten identifiziert werden?
- Prognose: Durch KI-basierte Algorithmen können zukünftige Trends prognostiziert werden.
Um valide Ergebnisse zu erhalten ist eine Vielfalt an Daten zu analysieren. Dazu gehören insbesondere Verkaufsdaten (z.B Umsatz), Kundenverhalten (z.B Feedback) oder Markttrends (z.B Branchenentwicklung).
Wie Retail Analytics die Kundenansprache revolutioniert
Retail Analytics ermöglicht Einzelhändlern personalisierte Kundenerfahrungen zu schaffen, während Verkaufsförderungsstrategien fortlaufend optimiert werden können. – Sogar die Vorhersage zukünftiger Konsumtrends ist möglich, was die Kundenansprache geradezu revolutioniert.
Personalisierte Kundenerfahrungen schaffen
Mit der Integration von Kundenpräferenzen kann eine personalisierte Erfahrung auf Basis von Daten geschaffen werden. Bei Werbeaktionen können Angebote und Empfehlungen je nach Kundenhistorie angepasst und personalisiert werden. Somit kann der Kunde über verschiedene Kanäle hinweg entsprechend der Bedürfnisse und Präferenzen angesprochen werden.
Optimierung von Verkaufsförderungsstrategien
Verkaufsförderungsstrategien können basierend auf dem Kundenverhalten fortlaufend optimiert werden. Die Analyse der Daten zeigt, welche Strategien erfolgreich sind und welche weniger erfolgreich ist. Somit können diese Verkaufsförderungsstrategien angepasst werden; gleichzeitig bietet sich die Möglichkeit, Rabatte und Sonderangebote zielgerichtet einzusetzen. Durch die Prognose zukünftiger Trends können passende Strategien frühzeitig entwickelt und verwendet werden.
Vorhersage zukünftiger Konsumententrends
Durch die Analyse vergangener Verkaufsdaten und die Ermittlung kausaler Zusammenhänge, können zukünftige Verkaufstrends vorhergesagt werden. Dies beinhaltet unter anderem Veränderungen der Kundenbedürfnisse und -präferenzen. Entsprechende Maßnahmen können frühzeitig eingeleitet werden.
Effizienzsteigerung in der Lieferkette durch Datenanalyse
Mit Retail Analytics wird die Effizienz in Lieferketten wesentlich gesteigert. Insbesondere das Bestandsmanagement profitiert stark von der Datenanalyse. KI-basierte Algorithmen ermöglichen präzise Vorhersagen zur Nachfrage. Dies führt zur Verbesserung der Lieferzeit sowie einer Kostenreduktion.
Bestandsmanagement mit präzisen Vorhersagen
Mithilfe der Analyse von historischen Verkaufsdaten und der Ermittlung von kausalen Zusammenhängen können allgemeine oder saisonale Muster identifiziert werden. Gleichzeitig ist die Prognose der zukünftigen Nachfrage möglich. Somit können Lagerbestände entsprechend angepasst werden, um die Lagerkosten zu senken.
Verbesserung der Lieferzeit und Kostenreduktion
Durch die Genauigkeit von Nachfrageprognosen und die Optimierung vom Bestandsmanagement kann die Lieferzeit wesentlich verbessert werden. Zudem ist die Analyse der Lieferkette hinsichtlich Engpässe oder Verzögerungen möglich. Dadurch können Bestände, Routen oder Transportmittel angepasst werden, um Lieferzeit und auch -kosten stark zu reduzieren. Insgesamt hat das präzise Bestandsmanagement eine enorme Kosteneinsparung zur Folge.
Beispiele erfolgreicher Implementierungen
Ein Beispiel für die erfolgreiche Implementierung von Retail Analytics liefert Amazon. Amazon bietet personalisierte Empfehlungen auf Basis der Daten zum Kundenverhaltens. Vergangene Einkäufe werden für neue Vorschläge genutzt. Gleichzeitig werden Marketingkampagnen mithilfe von Retail Analytics fortlaufend optimiert. Zudem zeichnet sich Amazon durch den effizienten Logistikprozess aus.
Umsatzsteigerung und Kostensenkung: Ein Gleichgewicht finden
Neben der Kostensenkung ist auch die Steigerung des Umsatzes mit Retail Analytics umsetzbar. Dabei gilt es ein Gleichgewicht zu finden, um neben der Rentabilität gleichzeitig auch die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Preisoptimierung durch analytische Modelle
Im Rahmen einer Datenanalyse ergeben sich Modelle, die zur Preisoptimierung genutzt werden. Dabei werden Kundenpräferenzen und die Preiselastizität (bzw. Preisempfindlichkeit) analysiert. Dies ermöglicht eine dynamische Preisgestaltung basierend auf Nachfrage oder Wettbewerb. Durch datenbasierte Preisstrategien kann der Gewinn maximiert werden. Die Anpassung von Preisen in Echtzeit für maximale Effektivität und Flexibilität ist mit Digitalen Preisschildern leicht umzusetzen.
Kosteneinsparungen durch verbesserte Betriebseffizienz
Neben der Preisoptimierung zur Steigerung des Umsatzes, sind genauso Kosteneinsparungen möglich. Durch Retail Analytics können Ressourcen effizient genutzt werden, indem die Produktionsplanung und -steuerung verbessert wird. Zudem sind Ineffizienzen leicht zu identifizieren; somit können Arbeitsabläufe geprüft, optimiert und sogar automatisiert werden.
Fallstudien: Realisierte Geschäftserfolge
- Amazon: Mit Retail Media in Kombination mit Retail Analytics generiert Amazon persönliche Empfehlungen sowie Angebote und kann, auf Basis vergangener Käufe, zukünftig spannende Produkte prognostizieren.
- McDonald´s: Auch McDonald´s nutzt die Analyse verkaufsbezogene sowie demographische Daten, um personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln.
Die Rolle der Technologie bei der Umsetzung von Retail Analytics
Für Retail Analytics müssen Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen verwaltet, organisiert und analysiert werden. Mit fortschrittlicher Technologie in Form von Software, Tools und KI ist dies leicht umsetzbar.
Aktuelle Software- und Tool-Übersicht
Zum Einsatz von Retail Analytics gibt es verschiedene Lösungen in Form von Software und Tools:
- Intelligente Preisgestaltung und Werbeaktionen mit digitalen Preisschildern
- Echtzeit-Regalüberwachung mit Sensoren
- Laden- und Verbraucherdaten in Echtzeit
- Personalisierte Werbung mit KI-basierten Algorithmen
- Bestandsmanagement mit präziser Vorhersage
Mit Memory -Retail Intelligence- werden alle Bereiche in einem System überwacht, analysiert und optimiert. Somit werden entscheidende Erkenntnisse über aktuelle Trends und mögliche Strategien gewonnen.
Integration von Analytics in bestehende Systeme
Zur Integration von Retail Analytics ist im ersten Schritt zu definieren, welche Ziele zu erreichen sind. Auf Basis dessen können mögliche Lösungen für Retail Analytics gewählt werden. Dabei ist zu berücksichtigen, dass nötige Schnittstellen für die Integration in bestehende Systeme gegeben sind.
Zukunftsausblick: KI und maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenzen (KI) und maschinelles Lernen bieten großes Potential für Arbeitsentlastung. Durch den Einsatz von KI können riesige Datenmengen, hinsichtlich neuer Erkenntnisse, analysiert werden. Gleichzeitig ist mit maschinellem Lernen die Automatisierung von Prozessen leicht möglich. Dadurch kann Wettbewerbsfähigkeit gesteigert werden.
Schritte zur Einführung von Retail Analytics in Ihrem Unternehmen
Zur erfolgreichen Einführung von Retail Analytics gibt es wesentliche Kriterien. Dazu ist der Grad der Datenbereitschaft, die Auswahl der passenden Tools und die Förderung datenbasierter Entscheidungen erforderlich.
Bewertung der Datenbereitschaft
Die Datenbereitschaft beschreibt die Fähigkeit eines Unternehmens Daten zu erheben, zu strukturieren und auszuwerten. Den Grad der Datenbereitschaft gilt es zu erfassen, um Umfang und Art der Integration von Retail Analytics festzulegen. Daten zu erheben und zu nutzen ist Grundlage für die Implementierung von Retail Analytics.
Auswahl der richtigen Tools und Partner
Bei der Wahl des richtigen Tools und Partners sollten sich Unternehmen im Vorhinein unter anderem folgende Fragen stellen:
Partner
- Inwieweit passen die Unternehmensziele und -anforderungen zum Partner?
- Wie viel Erfahrung und Erfolgsgeschichten kann der potentielle Partner vorweisen?
- Welche Möglichkeiten der Unterstützung bietet der potentielle Partner?
Tool
- Welche Kriterien und Anforderung muss das Tool erfüllen?
- Welche Integrationsoptionen (bzw. Schnittstellen) gibt es?
- Wie hoch ist die Benutzerfreundlichkeit?
Kultureller Wandel: Datenorientierte Entscheidungsfindung fördern
Nicht in jedem Unternehmen ist es üblich, Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Deshalb muss in einem Unternehmen ein kultureller Wandel stattfinden, indem Daten in die Unternehmensziele einbezogen werden. Dafür muss das Bewusstsein über die Wichtigkeit von Daten über z.B Schulungen sowie kontinuierliche Kommunikation geschaffen werden.
Herausforderungen und Lösungsansätze bei der Implementierung
Neben den zahlreichen Vorteilen von Retail Analytics gibt es auch Herausforderungen wie Datenschutz oder Widerstände im Team. Mit frühzeitigem Bewusstsein über mögliche Herausforderungen sind diese vermeidbar.
Datensicherheit und Datenschutz gewährleisten
Beim Umgang mit Daten sind diese vertraulichen Informationen entsprechend zu schützen. Das heißt, Unternehmen sollten effektive Sicherheitsmaßnahmen entwickeln, damit die Integrität der Daten gewährleistet wird. Die Verwendung von Verschlüsselungen, Zugriffskontrollen und eine regelmäßige Überprüfung potentieller Schwachstellen sind mögliche Methoden. Dabei sind geltende Datenschutzvorschriften einzuhalten.
Überwindung von Widerständen im Team
Mit einem evolutionären Wandel können Widerstände im Team vermieden werden. Der evolutionäre Wandel zeichnet sich durch die schrittweise Implementierung neuer Lösungen wie Retail Analytics aus. Dazu gehört eine offene Kommunikation, Feedbackmechanismen und der Einsatz von Schulungen. Ziel ist Mitarbeitende langsam an neue Entwicklungen heranzuführen und nicht zu überfordern.
Kontinuierliche Weiterbildung und Anpassung
Schulungen und Weiterbildungen ermöglichen, entsprechend des evolutionären Wandels, die kontinuierliche und effiziente Einführung von Retail Analytics. Durch offene Kommunikation können sich Mitarbeitende über ihre persönlichen Best Practices austauschen, Fragen klären und sich über neue Lösungen auf dem Laufenden halten.
Erfolgsgeschichten: Unternehmen, die durch Retail Analytics transformiert wurden
Heutzutage haben Einzelhändler aus verschiedenen Bereichen wie Mode, Lebensmittel ihren Unternehmenserfolg durch Retail Analytics stark erhöhen können und gezeigt, wie wichtig Daten sind.
Modeeinzelhandel
Das Unternehmen Zara hat mithilfe von Retail Analytics ihre Bestandsverwaltung deutlich verbessern können. Zudem kann Zara durch die fortlaufende Datenanalyse zukünftige Trends prognostizieren und richtig darauf reagieren. Dies hat zu einem Umsatzwachstum geführt.
Lebensmittelhandel
Im Lebensmittelhandel hat Walmart gezeigt, was mit Retail Analytics alles möglich ist. Walmart konnte die Bestandsverwaltung in den Supermärkten datenbasiert optimieren und gleichzeitig das Einkauferlebnis durch Personalisierung stark verbessern. Auch dies hatte eine Umsatzsteigerung zur Folge.
Elektronikmärkte
Media Markt nutzt Retail Analytics, um die Lagerverwaltung stark zu optimieren. Außerdem wird Kundenfeedback in die Datenanalyse einbezogen, um neben der Einkaufserfahrung auch das Sortiment kontinuierlich zu verbessern.
