Früher haben Einzelhändler Entscheidungen darüber, welche Artikel sie wo verkaufen, wie viel sie vorrätig halten und wann sie die Preise ändern, auf Grundlage ihrer Erfahrung und Intuition gefällt. Viele Einzelhändler sind zwar stolz auf ihre Instinkte, aber sich allein darauf zu verlassen, reicht heute nicht mehr aus, insbesondere bei knappen Gewinnspannen. Die Vorlieben der Verbraucher ändern sich schnell, und Einzelhändler können nicht alle Marktfaktoren genau verfolgen.
Daten-Management Analytik Software kann Einzelhändlern helfen, bessere und profitablere Entscheidungen zu treffen, indem sie ihre fundierten Vermutungen verbessert oder korrigiert. Möchten Sie mehr darüber erfahren? Dieser Leitfaden für Einsteiger zeigt Unternehmen alles, was sie über Einzelhandelsanalysen und deren Best Practices wissen müssen.
Inhaltsverzeichnis
Retail Analytics: Was ist das und welche Vorteile bietet es Unternehmen?
Die 4 Arten der Einzelhandelsdatenanalyse
5 Best Practices, mit denen Unternehmen Einzelhandelsanalysen optimal nutzen können
Arten von Tools, die Einzelhändler für Einzelhandelsanalysen verwenden können
Schlussworte
Retail Analytics: Was ist das und welche Vorteile bietet es Unternehmen?
Bei der Einzelhandelsanalyse wird Software verwendet, um Daten aus physischen Geschäften, Onlineshops und Katalogen zu sammeln und zu analysieren, damit Einzelhändler das Kundenverhalten und Einkaufstrends besser verstehen. Diese Informationen können Entscheidungen zu Preisen, Lagerbeständen, Marketing, Produktplatzierung und Ladenbetrieb verbessern, indem prädiktive Algorithmen auf Daten sowohl aus unternehmensinternen (wie Kundenkaufhistorien) als auch externen Quellen (wie Wettervorhersagen) angewendet werden.
Mithilfe von Einzelhandelsanalysen lässt sich auch die Kundentreue messen, Kaufverhalten erkennen, die Nachfrage vorhersagen und die Ladengestaltung verbessern. So können Einzelhändler beispielsweise häufig zusammen gekaufte Artikel in den Regalen platzieren und Stammkunden personalisierte Rabatte anbieten, was zu größeren Einkäufen und mehr Besuchen führt.
Vorteile der Nutzung von Einzelhandelsanalysen für Unternehmen
Reduzierung von Fehlbeständen und Rabatten
Durch das Verständnis von Nachfragetrends können Einzelhändler die richtige Menge an Produkten auf Lager haben. Analysen können beispielsweise zeigen, wie schnell die Nachfrage nach Unterhaltungselektronik aufgrund von sozialen Medien sinkt. So können Einzelhändler Überbestände und hohe Preisnachlässe vermeiden.
Verbesserung der Personalisierung
Mithilfe von Analysen können Einzelhändler herausfinden, was ihren Kunden gefällt, und so mehr Umsatz erzielen. Ein Buchhändler kann beispielsweise anhand der Kaufhistorie Kunden, die sich für amerikanische Geschichte interessieren, über ein neues Buch des Historikers Ron Chernow informieren, das vorbestellt werden kann.
Optimierung von Preisentscheidungen
Datenanalysen können Einzelhändlern dabei helfen, die besten Preise festzulegen, indem sie Faktoren wie verlassene Einkaufswagen, Preise der Konkurrenz und Produktkosten berücksichtigen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Preise weder zu hoch noch zu niedrig sind, wodurch der Gewinn maximiert wird.
Verbesserung der Produktzuordnung
Mithilfe von Analysen können Einzelhändler ihre Produkte an die richtigen Orte liefern und so unnötige Transportkosten einsparen. Ein Einzelhändler für Sportbekleidung kann beispielsweise mithilfe von Analysen feststellen, dass selbst ein geringer Temperaturabfall den Verkauf von Thermounterhemden steigert, sodass er mehr davon in kältere Regionen liefern kann.
Die 4 Arten der Einzelhandelsdatenanalyse
Beschreibende Analytik
Bei der deskriptiven Analyse wird die Leistung in der Vergangenheit untersucht, um grundlegende Fragen wie „Wie viele“, „Wann“, „Wo“ und „Was“ zu beantworten. Sie bildet die Grundlage für Business-Intelligence-Tools und Dashboards, die regelmäßig Berichte zu Verkäufen und Lagerbeständen anzeigen.
Diagnostische Analyse
Mithilfe von Diagnoseanalysen können Sie die Ursachen von Leistungsproblemen ermitteln. Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen wie Kundenfeedback, Finanzergebnissen und Betriebskennzahlen erhalten Einzelhändler ein tieferes Verständnis ihrer Probleme.
Predictive Analytics
Predictive Analytics prognostiziert zukünftige Ereignisse durch die Analyse von Wetter, Wirtschaftstrends, Lieferkettenproblemen und Wettbewerb. Dabei geht es oft um „Was-wäre-wenn“-Szenarien, z. B. um die Vorhersage, wie effektiv ein Rabatt von 10 % im Vergleich zu einem Rabatt von 15 % ist, oder um die Schätzung, wann der Lagerbestand unter verschiedenen Bedingungen zur Neige geht.
Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics nutzt KI und Big Data, um auf Grundlage vorhergesagter Ergebnisse Maßnahmen zu empfehlen. So können beispielsweise Angebote für Kundendienstmitarbeiter vorgeschlagen werden, wie Upselling auf Grundlage der Kaufhistorie oder Cross-Selling zur Bearbeitung neuer Kundenanfragen.
5 Best Practices, mit denen Unternehmen Einzelhandelsanalysen optimal nutzen können
1. Verlassen Sie sich auf Kundendaten
Kunden geben viele Informationen darüber preis, was sie wollen und brauchen. Die besten Einzelhändler nutzen diese Daten, um Trends zu erkennen und ihre Kunden besser zu verstehen. Sie kombinieren Daten aus Treueprogrammen, E-Commerce, POS-Systemen und anderen Quellen, darunter auch von Maklern erworbene Daten.
Normalerweise unterteilen Experten Kundendaten in demografische, transaktionale, verhaltensbezogene und psychografische Informationen. Einzelhändler beginnen mit der Erfassung grundlegender demografischer Daten und erweitern diese dann auf andere Arten. Sie unterscheiden zwischen „Kunden“ (Personen, die bei ihnen gekauft haben) und „Verbrauchern“ (potenziellen Kunden). Verbraucherdaten helfen beim „Lookalike Modeling“ – wenn Mark beispielsweise ein guter Kunde ist, sucht der Einzelhändler nach weiteren Personen wie Mark und spricht sie mit Sonderangeboten an.
2. Nutzen Sie Visualisierungstools
Diagramme, Grafiken und Dashboards sind gängige Elemente in BI-Software und entscheidend für das Verständnis von Daten und das Treffen intelligenter Entscheidungen. Sie sind viel effektiver als das bloße Betrachten von Datenzeilen und -spalten. Mit diesen Tools können Geschäftsbenutzer auch direkt auf Analysen zugreifen, ohne darauf warten zu müssen, dass die IT Berichte erstellt und Abfragen ausführt.
3. Betrachten Sie verschiedene Datenquellen
Die Betrachtung verschiedener Datenquellen wie Verkaufszahlen, Daten alter Kunden und Lagerbestände hilft Geschäften, ihr Geschäft besser zu verstehen. Warum? Diese Zahlen sind oft in irgendeiner Weise miteinander verknüpft. Geschäfte können beispielsweise Ladendaten mit Produktdetails verknüpfen, um das beste Ladenlayout zu bestimmen, um Besucher in Käufer umzuwandeln.
Durch die Überprüfung der Lagerbestände wird sichergestellt, dass genügend Produkte vorhanden sind, um das Ladenlayout anzupassen. Geschäfte sollten auch bedenken, dass verschiedene Tools Daten auf unterschiedliche Weise definieren können, was zu Fehlern führen kann, wenn sie nicht behoben werden. Dies ist ein guter Grund, eine Plattform für alle Einzelhandelsdaten zu verwenden, anstatt für jede Aufgabe das beste Tool auszuwählen.
4. Wichtige Zahlen im Auge behalten
Die Beobachtung wichtiger Zahlen hilft Geschäften, ihre Leistung zu beurteilen und Verbesserungsmöglichkeiten zu finden. Die erfolgreichsten Geschäfte sehen sich diese Zahlen jede Woche an und vergleichen sie mit der Woche davor. Dabei wird zunächst untersucht, was passiert ist (z. B. dass sich bestimmte Artikel schlechter verkauft haben), und dann wird herausgefunden, warum es passiert ist (z. B. dass der Lagerbestand ausgegangen ist).
5. Konzentrieren Sie sich auf die Hauptziele
Nicht alles sollte gemessen werden. Einzelhändler verfügen über viele neue Tools und Daten, aber sie müssen mit Bedacht auswählen, sonst laufen sie Gefahr, die Entscheidungsträger zu überfordern. Stattdessen sollten sie zunächst Schlüsselbereiche finden, die das Geschäft schnell verbessern können. Laut McKinsey lösen die besten Analysen ein spezifisches Problem und führen zu klaren Ergebnissen.
Arten von Tools, die Einzelhändler für Einzelhandelsanalysen verwenden können
Retail Analytics nutzt Daten, die mithilfe verschiedener Tools aus Geschäften und von Websites erfasst werden, darunter die folgenden:
1. Point-of-Sale-Systeme (POS)
Diese Systeme verfolgen und verwalten Kundentransaktionen. Sie liefern Daten darüber, was Kunden kaufen, und können Berichte über Verkäufe und Trends erstellen.
2. Software für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM)
Diese Software verwaltet Vertrieb, Marketing, Kundenservice und Online-Prozesse. Einzelhändler nutzen sie, um Kundeninteraktionen zu verfolgen, Informationen über Kunden zu speichern und neue Vertriebs- und Marketingmöglichkeiten zu finden.
3. Business Intelligence (BI)-Tools
BI-Tools kombinieren Daten aus verschiedenen Quellen, um wichtige Leistungsindikatoren wie Kundentreue, Lagerumschlag und Verkaufszahlen zu verfolgen. Sie können Berichte für Führungskräfte und andere Entscheidungsträger erstellen.
4. Bestandsverwaltungssysteme
Diese Software verfolgt die Lagerbestände in Geschäften und Lagern, prognostiziert die Nachfrage und hilft bei der Entscheidung, wo Artikel gelagert werden sollen, um Kosten zu senken und Kundenbedürfnisse zu erfüllen.
5. Predictive Analytics
Bei dieser Art der Analyse werden Daten aus der Vergangenheit verwendet, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Die wichtigsten Arten der Einzelhandelsanalyse sind beschreibend, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv. Diese helfen dabei, Wachstumschancen und neue Kundengruppen zu identifizieren.
Schlussworte
Einzelhandelsanalysen sind ein wesentlicher Bestandteil jedes Unternehmens, das Umsatz macht. Sie helfen dabei, den Überblick über das Geschäft zu behalten und zukünftige Vorhersagen zu treffen, um Lagerausfälle und andere nachteilige Situationen zu vermeiden. Während es früher üblich war, sich auf Intuition zu verlassen, wird dies durch Einzelhandelsanalysen langsam (aber sicher) abgelöst. Die Daten im Jahr 2024 sind nicht mehr dieselben wie vor 20 oder 10 Jahren, daher müssen sich Einzelhändler weiterentwickeln, wenn sie alle ein- und ausgehenden Daten verarbeiten möchten.
