Die Landschaften des stationären und Online-Einzelhandels werden durch Einzelhandelsanalysen verändert.
Von Amazon-Drohnen, die Ihnen Ihren Lieblingscupcake genau dann liefern, wenn Sie Hunger auf Süßes haben, bis hin zu Ihrem örtlichen Geschäft, das Ihnen die neueste GoPro verkauft, kurz bevor Sie zu einer neuen Reise aufbrechen – die Zukunft rückt mit großen Schritten näher.
In diesem Artikel werden die Leitprinzipien für die Nutzung von Daten zur Verbesserung Ihres Einzelhandelsunternehmens erläutert.
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Was sind Einzelhandelsanalysen?
Bei der Einzelhandelsanalyse handelt es sich um eine Methode zum Erfassen von Einzelhandelsdaten (POS, Lagerbestände, Marktdynamik, Kundenbewertungen usw.) und deren Umsetzung in Erkenntnisse – Trends, Prognosen und andere Ergebnisse, die es Ihnen ermöglichen, bessere Geschäftsentscheidungen für Ihr Einzelhandelsunternehmen zu treffen.
Bei richtiger Anwendung kann Ihnen die Einzelhandelsanalyse dabei helfen, mehr Kunden anzuziehen, die beliebtesten Waren in Ihr Sortiment aufzunehmen, Ihr Lieferantennetzwerk zu erweitern und den Umsatz und die Rentabilität Ihres Geschäfts zu steigern.
Wie wird Retail Analytics implementiert?
Für den Erfolg von Retail Analytics sind vier Phasen entscheidend:
Bestimmen Sie, welche Geschäftskomponente Sie erweitern möchten
Sehen Sie einen umkehrbaren Trend bei den Produktrücksendungen von Kunden? Brauchen Sie mehr Kunden in Ihrem Geschäft? Welchen Aspekt Ihres Einzelhandelsunternehmens möchten Sie verbessern?
Beginn der Datenerfassung
Im Allgemeinen erfassen Händler nur einige der Daten, die sie derzeit in ihren Geschäften generieren. POS- und E-Commerce-Transaktionsdaten, Kundenfeedback, Browsing-Gewohnheiten im Geschäft (physisch oder online) usw. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie alle zusätzlichen Informationen erfassen, die Ihnen bei der Beantwortung Ihrer Geschäftsanfrage helfen. Wenn Sie beispielsweise abschätzen möchten, welche Kleidungsstücke sich am nächsten Wochenende besser verkaufen werden, können Sie meteorologische Daten erfassen, um ein Modell von Winter- und Sommerartikeln zu erstellen, die nachbestellt werden müssen.
Modellieren Sie Ihre Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen
Für diese Phase sind möglicherweise technische Kenntnisse erforderlich. Modellieren Sie Ihre Daten mithilfe von Datentechniktechniken, um alle Ihre Daten in einer einzigen Datenbank zu konzentrieren. Nutzen Sie moderne statistische und analytische Tools, um Einblicke in Trends und Prognosen zu erhalten, die Ihnen bei der Beantwortung Ihrer geschäftsbezogenen Fragen helfen.
Die gewonnenen Erkenntnisse umsetzen
Für den Sieg ist es entscheidend zu wissen, was zu tun ist. Der zweite Teil ist die Ausführung.
Die Vorteile von Retail Analytics
Vorteil 1: Ihr Einzelhandelsbetrieb ist produktiver
Einzelhandelsanalysen können für die Verbesserung der betrieblichen Effizienz im täglichen Unternehmensmanagement von entscheidender Bedeutung sein. Und wenn alles gut gehandhabt wird, können Sie alles im Auge behalten, vom Lagerbestand über das Ladenverhalten bis hin zu Markttrends und Nachfrage.
Aber mit genauen Basisdaten Ihrer aktuellen Leistung ist es möglich, ausgefeilte Modelle zu erstellen, um vorherzusagen, ob die Kundenakquise zunehmen oder abnehmen wird. Mit einem richtig integrierten Produktkatalog und Lagerdaten können Sie vorhersagen, ob Ihnen kurz vor der Wintersaison die Skier ausgehen werden.
Der erste Schritt besteht darin, alle Daten zu sammeln und in einer einzigen verlässlichen Quelle zu verifizieren.
Die gesammelten Daten können zum Erstellen von Business-Intelligence-Berichten genutzt werden – von einfachen Excel-Diagrammen mit Bestandsdaten pro Produkt-SKU bis hin zu komplexen Power BI-Dashboards.
Vorteil 2: Verbessern Sie Ihre Marketingeffektivität und Ihren Return on Investment
Einzelhandelsdaten sind nicht nur ein Baustein für Business Analytics. Sie können auch als Wachstumstreiber genutzt werden.
Natürlich kann BI verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Produktivität und damit das Endergebnis steigern. Sie können die Daten aber auch zur Gestaltung Ihrer Marketingstrategie verwenden. Und sie können auch direkt in Werbesoftware eingespeist werden, um Werbekosten zu sparen und den Marketing-Return on Investment zu steigern.
Vorteil 3: Bereiten Sie sich auf die Nachfrage vor (durch Optimierung des Angebots)
Die Bestandsverwaltung ist ein Balanceakt.
Wenn Ihre Lagerbestände für ein stark nachgefragtes Produkt ausreichend sind, behalten Sie eine Verkaufschance. Wenn Sie weniger von einem Produkt auf Lager haben und es sich nicht verkauft, ziehen Sie Lagerressourcen von anderen Waren ab, die Ihrem Geschäftsergebnis zugute kommen.
Mithilfe von Einzelhandelsanalysen können Sie die zukünftige Nachfrage vorhersehen und Ihre Lieferkette optimieren, um den bevorstehenden Nachfrageanstieg zu bewältigen.
Anhand früherer Kundendaten, saisonaler Schwankungen, Markttrends und Verbraucherverhaltens können Modelle erstellt werden, mit denen Ihr Lagerbedarf kurzfristig und langfristig geschätzt werden kann.
Vorteil 4: Begeistern Sie Ihre Kunden (indem Sie sie besser verstehen)
Normalerweise gehen Kundenbeschwerden erst im Nachhinein ein. Der Kunde hat sich bereits gegen eine Geschäftsbeziehung mit uns entschieden.
Angesichts der Multichannel-Strategie von Internethändlern ist es schwierig, jede Interaktion nachzuverfolgen. Kunden geben uns Feedback, indem sie auf Marketing-E-Mails antworten, technische Supportanfragen stellen, Produktbewertungen schreiben, ihre (Un-)Zufriedenheit mit Freunden teilen und schließlich mit ihrem hart verdienten Geld abstimmen.
Allerdings ist es schwierig, den Überblick über diese Kontaktpunkte zu behalten, wenn man in großem Maßstab arbeitet. Noch schwieriger ist es, den Wald vor lauter Bäumen nicht zu sehen. Die Menge an Kundenfeedback, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wird, könnte bald zu groß werden.
Die Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen wird durch Retail Analytics erleichtert. Sie sollten jedoch auch zusammengesetzte Indikatoren entwickeln, die den Datenüberfluss herausfiltern und unmittelbare Einblicke in die (Un-)Zufriedenheit der Verbraucher bieten.
Wenn wir verstehen, was den Verbraucher zufrieden macht, können wir die Maßnahmen verbessern, die ihn glücklich machen. Wenn wir Maßnahmen zur Kundenzufriedenheit analysieren und überwachen, können wir schnell erkennen, wenn ein Feuer ausbricht, und es löschen, bevor es andere Verbraucher verzehrt.
So automatisieren Sie Einzelhandelsanalysen
Schritt 1: Identifizieren Sie die vorhandenen Lücken
Betrachten Sie sowohl Ihren Onlineshop als auch Ihren stationären Handel. Welche wesentlichen Geschäftsdaten benötigen Sie, um Ihren Betrieb effizienter zu gestalten? Schreiben Sie Ihre Fragen auf. Diese dienen als Grundlage für die Entwicklung von Einzelhandelsanalysen.
Schritt 2: Daten sammeln
Sammeln Sie alle internen (SOP, Transaktionen, Kundenfeedback usw.) und externen (Marktstudien, Wettervorhersagen usw.) Daten in einem zentralen Repository. Verwenden Sie Technologien wie Keboola (probieren Sie es aus, es gibt eine kostenlose Stufe), um die mühsamen Aufgaben zu automatisieren. Keine Notwendigkeit für Dateningenieure oder Entwickler.
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Schritt 3: Datenanalyse
Analysieren Sie die im vorherigen Schritt erfassten Daten, um Antworten auf Ihre dringendsten geschäftlichen Fragen zu finden.
Ihre Forschung kann so grundlegend sein wie das Kombinieren von Daten aus vielen Tabellen, um die allgemeinen Unternehmenstrends zu bewerten, oder so anspruchsvoll wie das Erstellen eines maschinellen Lernsystems von Grund auf.
Vorgestelltes Bild: Bild von snowing
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