Denken Sie an das letzte Mal, als Sie eine wichtige Entscheidung für Ihr Einzelhandelsgeschäft getroffen haben. Haben Sie fundierte Vermutungen angestellt? Wenn das der Fall ist, hätten Sie es nicht tun sollen. Auch wenn Ihre Intuition richtig war, ist es eine riskante Art, ein Unternehmen zu führen. Die meisten Einzelhändler tun dies nicht. Der globale Einzelhandelsanalysesektor mit einem Wert von 8.64 Milliarden US-Dollar unterstützt Einzelhändler durch die Bereitstellung der Daten, die sie benötigen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung von Daten zur Verwaltung eines profitablen Einzelhandelsgeschäfts entfällt das Rätselraten bei der Bestimmung des Standorts Ihres nächsten Geschäfts bis hin zur Priorisierung der Lagerauffüllung. Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen? In diesem Artikel werden die Arten von Einzelhandelsanalysen erläutert, die Sie bei der Entscheidungsfindung heranziehen sollten, sowie Tools und Beispiele, um jede Statistik in Aktion zu demonstrieren.
Was ist Retail Data Analytics?
Bei der Analyse von Einzelhandelsdaten werden Einzelhandelsdaten (z. B. Verkäufe, Lagerbestände, Preise usw.) erfasst und analysiert, um Trends zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und bessere, lukrativere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Bei korrekter Durchführung ermöglichen Datenanalysen Einzelhändlern einen besseren Einblick in die Leistung ihrer Geschäfte, Produkte, Kunden und Lieferanten – und diese Erkenntnisse zur Steigerung der Rentabilität zu nutzen.
Fast alle Händler nutzen in irgendeiner Weise Datenanalysen, auch wenn es sich nur um die Untersuchung von Verkaufszahlen in Excel handelt.
Es besteht jedoch ein erheblicher Unterschied zwischen einem Analysten, der Excel zum Durchforsten von Tabellenkalkulationen verwendet, und dem Einsatz einer speziell entwickelten KI, um Milliarden von Datenpunkten gleichzeitig auszuwerten.
Um diesen Unterschied zu verstehen, müssen Sie zunächst die vier Kategorien der Einzelhandelsdatenanalyse verstehen.
Arten der Einzelhandelsdatenanalyse
Es gibt vier grundlegende Arten der Analyse von Einzelhandelsdaten: deskriptive Analysen, die die bisherige Leistung widerspiegeln und erklären; diagnostische Analysen, die die Hauptursache eines bestimmten Problems identifizieren; Predictive Analytics, das zukünftige Ergebnisse abschätzt; und präskriptive Analysen, die nächste Schritte vorschlagen. Jede der vier Techniken wird im Folgenden ausführlicher besprochen.
#1.Beschreibende Analyse
Deskriptive Analysen dienen als Grundlage für anspruchsvollere Arten von Analysen, wie z. B. die unten aufgeführten. Es beantwortet grundlegende Fragen wie „Wie viele, wann, wo und was“ – die Grundlage grundlegender Business-Intelligence-Tools und Dashboards, die wöchentliche Verkaufs- und Bestandsstatistiken liefern.
#2. Diagnostische Analytik
Diagnostische Analysen unterstützen Einzelhandelsunternehmen bei der Identifizierung und Analyse von Problemen, die die Leistung beeinträchtigen könnten. Einzelhändler können ein tieferes Verständnis der Hauptursachen ihrer Probleme erlangen, indem sie Daten aus zahlreichen Quellen zusammenführen, wie z. B. Verbraucherfeedback, Finanzleistung und Betriebsanalysen.
#3. Prädiktive Analytik
Predictive Analytics unterstützt Händler bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf der Grundlage einer Vielzahl von Faktoren wie Wetter, Wirtschaftstrends, Unterbrechungen der Lieferkette und neuen Wettbewerbsherausforderungen. Diese Strategie hat häufig die Form einer Was-wäre-wenn-Analyse, die es einem Einzelhändler ermöglicht, abzuschätzen, was passieren würde, wenn er einen Rabatt von 10 % gegenüber einem Rabatt von 15 % auf ein Produkt anbieten würde, oder vorherzusagen, wann der Lagerbestand auf dieser Grundlage ausgehen würde eine bestimmte Reihe alternativer Aktionen.
#4. Präskriptive Analytik
Prescriptive Analytics ist die Anwendung von KI und Big Data, um prädiktive Analyseergebnisse zu erfassen und Maßnahmen vorzuschreiben. Mithilfe präskriptiver Analysen können Kundenbetreuern beispielsweise Angebotsvorschläge unterbreitet werden, die sie spontan an Verbraucher weitergeben können, etwa ein Upsell auf der Grundlage früherer Kaufhistorien oder ein Cross-Selling zur Beantwortung einer neuen Kundenanfrage.
Anwendungsbeispiele für die Datenanalyse im Einzelhandel
Einer der wichtigsten Gründe, Datenanalysen zur Entscheidungsfindung zu nutzen, besteht darin, sicherzustellen, dass Ihre Schlussfolgerungen auf der tatsächlichen Wahrheit (kalte, harte Zahlen) basieren und nicht auf der Perspektive einer anderen Person auf die Realität.
Analysen können Ihnen auch dabei helfen, Ihr Unternehmen viel detaillierter zu verstehen, als Sie es sonst könnten.
In der Praxis kann ein Shop Datenanalysen nutzen, um:
- Verstehen Sie den Wert und die Menge der verkauften Produkte einer typischen Bestellung.
- Bestimmen Sie, welche Produkte sich am meisten, welche am wenigsten und alles dazwischen verkaufen.
- Bestimmen Sie Ihre wertvollsten Kunden.
- Entdecken Sie Ihre tatsächliche Nachfrage sowie frühere entgangene Verkäufe.
- Ermitteln Sie die am besten vorgeschlagenen Bestellmengen und geben Sie Empfehlungen zu Kaufmengen und -kontingenten.
- Ermitteln Sie den besten Preis für ein bestimmtes Produkt in jedem bestimmten Bereich.
Diese (und andere) Erkenntnisse können Ihnen helfen, die Kennzahlen Ihres Unternehmens besser zu verstehen und Strategien zu entwickeln, die Sie dorthin bringen, wo Sie hin wollen.
Die Analyse von Daten sollte zu einem wichtigen Bestandteil Ihres wachsenden Unternehmens werden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und effektive Einzelhandelstaktiken zu entwickeln.
Es ist daher keine Überraschung, dass der Sektor für Einzelhandelsanalyselösungen groß ist und boomt. Wir werden einige dieser Apps durchgehen, wie sie funktionieren und welche Vorteile Sie aus ihrer Verwendung ziehen können.
#1. Business Intelligence
Viele Unternehmen nutzen Business-Intelligence-Tools, um ihre Daten ordnungsgemäß zu verwalten und zu organisieren. BI-Tools sind ein Beispiel für deskriptive Analysen, da sie Ihnen dabei helfen, Ihre Daten zu ordnen und zu visualisieren.
Viele Geschäfte führen grundlegende Business Intelligence (BI) durch, indem sie native ERP-Systemfunktionen (Enterprise Resource Planning) nutzen oder Daten direkt in Microsoft Excel importieren.
Etwas anspruchsvollere Einzelhändler werden BI-Software einsetzen wie:
- Microsoft Power BI
- Tableau
- SAP
- QlikView
- Spark von Apache
Diese Anwendungen bieten Zugriff auf viele Datenquellen, ansprechende Grafiken und einige Datenmanipulationen.
Die komplexeste BI umfasst typischerweise Datenwissenschaftler, die Programmiersprachen (wie Python) verwenden, die zusätzliche Freiheiten für die Datenverarbeitung, Visualisierung und Modellierung bieten.
Viele der oben genannten Beispiele sind zwar nützlich, erfordern jedoch einen erheblichen menschlichen Eingriff und sind zeitaufwändig in der Verwaltung. Dies gilt insbesondere für mittlere bis große Einzelhändler mit Hunderten oder Tausenden von Filialen (und Zehntausenden bis Hunderttausenden Waren). Aus diesem Grund beschäftigen viele Einzelhändler die einzelnen Abteilungen mit der Erstellung von Berichten.
Fortschrittliche Analysetools wie Retalon können aufgrund ihrer Ausgereiftheit in der Regel den Großteil der manuellen, sich wiederholenden Verfahren automatisieren, die mit Standard-BI-Methoden verbunden sind.
#2. Umsatzprognosen
Die Umsatzprognose ist ein weiterer häufiger Einsatz von Datenanalysen im Einzelhandel.
Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei der Umsatzprognose um die Analyse früherer Verkaufsdaten, die Identifizierung von Trends und deren Projektion in die Zukunft, um den Umsatz abzuschätzen.
Dies unterstützt Händler bei allem, vom Inventarkauf über die Verwaltung des OTB-Budgets bis hin zur Festlegung übergeordneter Finanzziele für das Unternehmen.
Umsatzprognosen haben, wie der Name schon sagt, einen prädiktiven Charakter – und sind die grundlegendste Art der prädiktiven Analyse, die von Einzelhändlern eingesetzt wird.
Es gibt zahlreiche Techniken zur Umsatzprognose, da Unternehmen seit Jahrhunderten danach streben:
- Nutzen Sie die Verkaufszahlen des letzten Jahres, um den Umsatz für das laufende Jahr zu prognostizieren
- Umfragen, Beobachtungen und andere Formen der Marktforschung
- Schätzungen von Experten
- Statistische Excel-Modelle
- Spezialsoftware
Viele Geschäfte haben ihre eigene interne Lösung für die Prognose zukünftiger Verkäufe entwickelt, die typischerweise Dutzende (wenn nicht Hunderte) von Excel-Tabellen, ERP-Funktionen, spezielle Software und Analystenteams integriert.
Während Umsatzprognosen die Grundlage vieler Einzelhandelsplanungsprozesse bilden, handelt es sich möglicherweise um den wichtigsten Bereich der Datenanalyse, der verbessert werden muss. Dies liegt daran, dass Umsatzprognosen häufig falsch sind und die Komplexität der Einzelhandelsbranche nicht berücksichtigen.
Wenn ein Händler beispielsweise letztes Jahr ein Produkt ausverkauft hätte, müssten herkömmliche Verkaufsprognosemethoden ihn dazu auffordern, den Fehler zu wiederholen – auch wenn er möglicherweise deutlich mehr verkaufen könnte.
Infolgedessen sind die meisten Umsatzprognosen in Ungnade gefallen, und an ihre Stelle sind komplexere prädiktive Analysen getreten.
#3. Nachfragevorhersage
Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei der Nachfrageprognose um eine weitaus fortschrittlichere Art der prädiktiven Analyse, die Händler einsetzen.
Im Gegensatz zu dem Versuch, Umsätze allein anhand historischer Verkaufsdaten zu schätzen, wird bei der Nachfrageprognose ein weitaus größerer Datenbereich verwendet, um die Nachfrage für jedes Produkt in jedem Geschäft in präzisen Zeitintervallen zu berechnen. Nachfrageprognosen sind daher weitaus genauer als typische Verkaufsprognosen.
Weitere Informationen zur Umsatzprognose im Vergleich zur Nachfrageprognose finden Sie hier.
Zusammenfassend sind die wesentlichen Vorteile dieser Form der Einzelhandelsanalyse folgende:
- Präzisere Prognose des zukünftigen Status des Unternehmens
- Erstellen von Simulationen oder „Was-wäre-wenn“-Szenarien
- Fähigkeit, sich im Handumdrehen anzupassen, wenn sich die Bedingungen am Boden ändern
- Vereinheitlichung wichtiger Einzelhandelsfunktionen (z. B. Werbeaktionen und Bestandsverwaltung)
Wie üblich gibt es zahlreiche Methoden zur Bedarfsprognose. Einzelhändler können in absteigender Reihenfolge der Komplexität Folgendes nutzen:
- Excel-Tabellen mit statistischen Modellen
- Allgemeine Analyse- und statistische Modellierungssoftware
- KI-gestützte Analysesoftware für den Einzelhandel
Lesen Sie auch: ONLINE-EINZELHANDEL: Alles, was Sie wissen müssen
Während die ersten beiden Alternativen für kleinere Unternehmen ausreichend sind, wird es schwierig (wenn nicht unmöglich), sie bei sehr großen Datenmengen (wie sie bei mittleren bis großen Einzelhändlern zu finden sind) anzuwenden.
Dies liegt daran, dass die Bedarfsprognose Daten aus anderen Quellen als Verkaufsdaten verwendet.
- Preishistorie
- Früherer Bestand
- Die Bandbreite und der Reichtum des Sortiments
- Produktgruppen und Familien
- Saisonalität
- Inkonsistenz in der Lieferkette
- Aktivität der Wettbewerber
- Verbraucherpräferenzen
- Usw.
Stellen Sie sich vor, Sie müssten alle diese Daten für Milliarden unterschiedlicher Filial-/SKU-Kombinationen manuell zusammenstellen, analysieren und modellieren.
Die Suche nach einem Anbieter von Predictive-Analytics-Software für den Einzelhandel mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz im Umgang mit Einzelhändlern in ihrer Branche ist für Einzelhändler die beste Methode, um Nachfrageprognosen einzusetzen.
Der Einsatz maßgeschneiderter Software wie dieser bietet den Geschäften zahlreiche Vorteile.
Sie können beispielsweise mit verschiedenen Variablen wie Produktpreisen, Neueröffnungen von Geschäften, Produkteinführungen (und anderen) experimentieren, um zu sehen, welche Auswirkungen diese auf Ihre Endergebnis-KPIs haben – und dann Ihren Bestand, Ihre Preise oder Ihre Marketingstrategie entsprechend anpassen.
#4. Einheitliche erweiterte Einzelhandelsanalysen
Dies ist die leistungsstärkste Art der Analyse mit dem besten ROI, wenn sie richtig eingesetzt wird.
Unified Advanced Analytics, das zum vierten Analysetyp (Prescriptive Analytics) gehört, zielt darauf ab, die Vorteile von Business Intelligence, starken Diagnosen und genauen Nachfrageprognosen mit intelligenter Automatisierung zu kombinieren, die die lukrativsten Aktivitäten im gesamten Unternehmen vorschlägt.
Eine anständige einheitliche Analysesoftware leistet Folgendes:
- Automatisieren Sie die Berichterstellung und Datenvisualisierung.
- Prognostizieren Sie die Nachfrage für jedes Produkt in jedem Geschäft zu bestimmten Zeiten.
- Ermöglichen Sie flexible Simulationen und „Was-wäre-wenn“-Szenarien für neue Produkteinführungen, Einzelhandelseröffnungen und andere ähnliche Situationen.
- Tausende (wenn nicht Millionen) Mikrooptimierungen in den Bereichen Auswahl, Zuordnung, Preisgestaltung usw. werden automatisch empfohlen.
- Alle Änderungen und Aktualisierungen müssen abteilungs- und datenquellenübergreifend abgeglichen werden.
Diese Form der Analyse kann aufgrund ihrer Komplexität und Spezialität nur von Softwareanbietern angeboten werden, die sich auf erweiterte Einzelhandelsanalysen spezialisiert haben.
Es automatisiert nicht nur Hunderte sich wiederholender Prozesse (Zusammenstellen von Berichten, Konsolidieren von Daten zwischen Abteilungen, Auswerten usw.), sondern optimiert auch in einer Granularität, die menschliche Analysten einfach nicht erreichen können.
Diese Art der erweiterten Datenanalyse wird von einer Vielzahl von Lösungen bereitgestellt, einschließlich der Einzelhandelsanalyseplattform von Retalon, die hochpräzise Nachfrageprognosen und fortschrittliche KI nutzt, um Hunderte, Tausende oder sogar Millionen granularer Verbesserungen zu liefern, die das Endergebnis verbessern.
Darüber hinaus ist diese Art von Software sehr anpassungsfähig und kann so eingestellt werden, dass sie bestimmte Vorschläge automatisch akzeptiert, während andere für eine bessere Kontrolle die Zustimmung eines Menschen erfordern.
Wann ist es an der Zeit, Ihre Einzelhandelsanalysen zu aktualisieren?
Jedes mittlere bis große Einzelhandelsunternehmen, das langfristig erfolgreich sein möchte, muss eine Art Datenanalyse nutzen. Denn um das richtige Produkt zur richtigen Zeit am richtigen Ort und in der richtigen Menge bereitzustellen, müssen proaktiv die richtigen Erkenntnisse gewonnen werden.
Selbst wenn Sie Analytics bereits verwenden, möchten Sie wahrscheinlich früher oder später ein Update durchführen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Normalerweise wachsen mit dem Wachstum Ihres Unternehmens auch die Datenmenge und die Komplexität der damit verbundenen Entscheidungen.
Aber was ist, wenn Sie viel zu viele Daten haben und nicht wissen, was Sie damit machen sollen?
Um festzustellen, ob es an der Zeit ist, Ihre Datenanalysetools zu modernisieren, stellen Sie zunächst die folgenden Fragen:
- Wie weit sollte ich in die Daten eintauchen? Sind die Lösungen für meine Schwierigkeiten offensichtlich?
- Kommt es häufig vor, dass ich auf Ausnahmen stoße und meine Prognosen manuell überarbeiten muss?
- Berücksichtigen sich meine Analysetools in verschiedenen Einzelhandelsfunktionen gegenseitig?
- Kann es sein, dass ich Jahr für Jahr die gleichen Fehler mache?
- Habe ich immer noch Bedenken hinsichtlich Bestandsverzerrungen, wie Umsatzeinbußen, Überbeständen und Fehlbeständen?
- Habe ich gegen Ende der Saison zu viele Abschläge?
- Gibt es einen guten Ansatz, um mit neuen Produkten umzugehen, die noch keine Verkaufshistorie haben?
Anhand der Antworten auf diese Fragen können Sie entscheiden, ob Sie Ihren Analyseansatz verbessern sollten.
Vermeiden Sie jedoch die allzu häufige Lähmungsfalle bei Einzelhandelsanalysen.
Einzelhändler, die in fortschrittliche Analysen investieren, stehlen Marktanteile von denen, die noch unentschlossen sind. Während wir uns dem digitalen Zeitalter des Handels nähern, sind leistungsstarke Datenanalysen und Einzelhandels-KI nicht länger ein „Wunsch“, sondern ein „Bedürfnis“.
Die Vorteile von Retail Analytics
Bei Retail Analytics handelt es sich um eine Sammlung von Tools, die von Einzelhändlern verwendet werden, um den Umsatz zu steigern, Gemeinkosten und Arbeitskosten zu minimieren und den Gewinn zu steigern. Einzelhandelsanalysen können auf verschiedene Weise dabei helfen, diese Ziele zu erreichen, darunter:
#1. Reduzierung von Lagerbeständen und der Notwendigkeit von Rabatten
Einzelhandelsanalysen helfen Benutzern dabei, Nachfragetrends zu verstehen, sodass sie genügend Produkte auf Lager haben, aber nicht so viele, dass sie auf drastische Preisnachlässe zurückgreifen müssen, um überschüssige Lagerbestände loszuwerden. Der Einsatz von Analysen zur Bestimmung, wie schnell ein Produkt verbraucht wird, ist eine gängige Praxis.
#2. Verbesserung der Personalisierung:
Analytics ermöglicht es Händlern, die Vorlieben ihrer Verbraucher besser zu verstehen und dadurch mehr Nachfrage als die Konkurrenz zu erfassen. Ein Buchhändler kann beispielsweise die Kaufhistorie nutzen, um Verbraucher, die Interesse an der amerikanischen Geschichte bekundet haben, zu benachrichtigen, wenn ein neues Buch des Historikers Ron Chernow vorbestellt werden kann.
#3. Preisentscheidungen verbessern
Durch die Synthese einer Reihe von Indikatoren, wie zum Beispiel abgebrochene Warenkörbe, Preisinformationen der Konkurrenz und die Kosten der verkauften Produkte, kann die Datenanalyse Unternehmen dabei unterstützen, die idealen Preise für ihre Waren festzulegen. Einzelhändler können ihre Gewinne maximieren, indem sie keine Preise verlangen, die höher sind, als der Markt zulässt, oder niedriger sind, als die Kunden zu zahlen bereit sind.
#4. Verbesserung der Produktzuordnung
Mithilfe von Analysen können Einzelhändler ermitteln, wie sie Produkte auf geografische Regionen, Vertriebseinrichtungen und Ladengeschäfte verteilen und so unnötige Transportkosten vermeiden. Beispielsweise kann ein Sportbekleidungsgeschäft Analysen nutzen, um zu sehen, wie sich eine Temperaturschwankung von zwei Grad auf den Verkauf von Thermo-Unterhemden auswirkt, und mehr solcher Artikel einer Vertriebseinrichtung zuweisen, die in der Nähe von Standorten liegt, von denen in einem bestimmten Winter kühlere Temperaturen erwartet werden.
Analysesoftware für den Einzelhandel
Einzelhandelsanalysen basieren auf Daten, die auf unterschiedliche Weise erfasst werden, einschließlich physischer Ladenstandorte und Websites. Einige der verwendeten Werkzeuge waren wie folgt:
- Point-of-Sale (POS)-Systeme werden von Geschäften zur Verfolgung und Verwaltung von Verbrauchertransaktionen verwendet. POS-Systeme sammeln Daten über Verbraucherkäufe und können Verkaufs- und Kundentrendberichte bereitstellen.
- Software für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Anwendungen in dieser Kategorie verwalten Vertriebs-, Marketing-, Kundendienst- und E-Commerce-Prozesse. Einzelhändler nutzen diese Programme, um Kundeninteraktionen zu beobachten, Daten über bestimmte Verbraucher zu speichern und auf der Grundlage dieser Daten mögliche Vertriebs-, Marketing- und Kundendienstmöglichkeiten aufzudecken.
- Business-Intelligence-Tools: Einzelhändler nutzen Business-Intelligence-Tools (BI), um Informationen zu synthetisieren, die aus riesigen Mengen und unterschiedlichen Datensätzen gesammelt wurden, vor allem um wichtige Leistungskennzahlen wie Kundentreue, Lagerumschlag, Durchverkaufsrate und verfügbare Tage zu verfolgen. Mit diesen Tools können Einzelhändler ganz einfach Berichte erstellen und diese an CEOs und andere Entscheidungsträger senden.
- Bestandsverwaltungssysteme: Diese Software wird von Einzelhändlern verwendet, um den Lagerbestand der Artikel zu verfolgen, den Lagerbestand in Lagern und Vertriebseinrichtungen zu überwachen und den Bedarf zu prognostizieren. Es hilft Händlern auch dabei, die besten Orte für die Lagerung bestimmter Dinge zu ermitteln, um Transportkosten zu senken und sicherzustellen, dass Waren zur Befriedigung der Kundennachfrage verfügbar sind.
- Predictive Analytics: Diese Art der Analyse prognostiziert zukünftige Trends und Verhaltensweisen anhand von Daten aus früheren Transaktionen, Interaktionen und anderen Ereignissen. Die vier am weitesten verbreiteten Arten von Einzelhandelsanalysen sind deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive (wie oben beschrieben) und werden verwendet, um neue Kundensegmente und Wachstumsaussichten zu entdecken.
Best Practices für Retail Analytics-Praktiken
#1. Machen Sie umfassenden Gebrauch von Kundendaten.
Kunden liefern viele explizite und implizite Informationen über ihre Wünsche und Absichten, und die führenden Einzelhandelsanalytiker nutzen diese Daten, um Trends zu erkennen und diese Kunden besser zu verstehen. Führende Einzelhändler kombinieren Kundendaten aus ihren eigenen Treueprogrammen mit Daten aus E-Commerce, Point-of-Sale-Systemen und anderen Quellen sowie mit Daten von Maklern.
Kundendaten werden von Experten häufig als eine Mischung aus demografischen, transaktionalen, verhaltensbezogenen und sogar psychografischen Punkten klassifiziert. Das Sammeln, Aggregieren und Nutzen verschiedener Arten von Kundendaten folgt häufig einem logischen Weg, der mit der breiten demografischen Bandbreite beginnt. Einzelhändler unterscheiden außerdem zwischen „Kunden“ (diejenigen, die bereits mit ihnen Geschäfte gemacht haben) und „Konsumenten“ (diejenigen, die gute Interessenten sein könnten). Verbraucherdaten können bei der „Lookalike-Modellierung“ hilfreich sein. Wenn ein Einzelhändler beispielsweise Mark als wunderbaren Kunden erkennt, sucht er nach mehr Menschen mit ähnlichen Eigenschaften und richtet sich gezielt an sie mit Sonderangeboten.
#2. Nutzen Sie Visualisierungstools.
Visualisierungstools in BI-Software wie Diagramme, Grafiken und Dashboards sind für die Interpretation von Daten und das Treffen fundierter Entscheidungen von entscheidender Bedeutung. Sie sind weitaus effektiver, als nur auf Datenzeilen und -spalten zu starren, um Wissen zu erfassen. Mithilfe von BI-Visualisierungstools erhalten Geschäftsanwender außerdem Zugriff auf Analysen, anstatt darauf warten zu müssen, dass die IT-Abteilung Berichte erstellt und Abfragen durchführt.
#3. Untersuchen Sie mehrere Datenquellen
Mehrere Datenquellen wie Verkaufsdaten, historische Kundendaten und Bestandsdaten können Händlern dabei helfen, ein differenzierteres Verständnis ihres Geschäfts zu erlangen, insbesondere da KPIs häufig miteinander verknüpft sind. Einzelhändler können beispielsweise Warenattributanalysen in Verbindung mit In-Store-Analysen nutzen, um herauszufinden, wie sie das Layout eines physischen Ladens optimieren können, um Käufer in zahlende Kunden zu verwandeln. Bestandsanalysen können Einzelhändler dabei unterstützen, sicherzustellen, dass sie genügend Waren vorrätig haben, um das Merchandising-Layout zu unterstützen. (Einzelhändler sollten sich auch darüber im Klaren sein, dass verschiedene Anwendungen unterschiedliche Definitionen für Datentypen haben können, die, wenn sie nicht korrigiert werden, zu falschen Analysen führen könnten; dies ist ein Argument dafür, eine einzige Plattform für Einzelhandelsanalysen zu verwenden, anstatt sogenannte „Beste“ zu übernehmen -von-Breed-Anwendungen.)
#4. Überwachen Sie KPIs
Die Verfolgung wichtiger Leistungsindikatoren hilft Händlern dabei, ihre Leistung zu messen und Entwicklungsmöglichkeiten zu identifizieren. Die meisten erfolgreichen Händler verwenden wöchentliche KPI-Zusammenfassungen (auch Balanced Scorecards genannt), um die neuesten Kennzahlen mit denen der Vorwoche zu vergleichen. Dies beginnt in der Regel mit einer Überprüfung der Ereignisse (z. B. Umsatzrückgänge bei bestimmten Artikeln), gefolgt von einer weiteren Untersuchung der Ursachen (z. B. Lagerbestände).
#5. Priorisieren Sie Ihre Ziele.
Es ist nicht notwendig, alles zu messen, was gemessen werden kann. Einzelhändler haben Zugriff auf neue Analysetools und eine Fülle von Daten, müssen jedoch vorsichtig sein, was sie messen, sonst riskieren sie, Entscheidungsträger in Empfehlungen zu ertränken. Einzelhändler sollten damit beginnen, Chancen mit hoher Priorität und unmittelbarer kommerzieller Wirkung zu identifizieren. Laut McKinsey gehen die besten Analysen ein spezifisches Geschäftsproblem an und erzeugen eine messbare Konsequenz.
Laut Mark Lawrence, einem Experten für Einzelhandelsanalysen, hängen alle fünf oben aufgeführten empfohlenen Vorgehensweisen miteinander zusammen. Sein Rat: Beginnen Sie mit einem Ziel, dann zwei oder drei zugrunde liegenden Zielen. Er bezeichnet die KPIs, die die Entwicklung auf dieser Ebene beeinflussen, als „führende“ KPIs. Wenn ein Ziel darin besteht, „näher am Kunden zu sein“, könnten KPIs darin bestehen, „den Customer Lifetime Value um 20 % zu steigern“, „eine jährliche Verbraucherkonversion von 15 % zu erreichen“ und „die Lagerbestände zu optimieren, um die Kundenorientierung zu unterstützen“. Ziele.“ Mithilfe von Visualisierungstools können Unternehmensleiter den Fortschritt bei der Erreichung dieser Ziele verfolgen und Korrekturmaßnahmen wie neue Werbeaktionen und Änderungen im Produktsortiment anstoßen.
Die Zukunft der Einzelhandelsanalyse
Die Zukunft des Einzelhandels ist ungewiss, die aktuelle Lage des Einzelhandels jedoch nicht. Benutzer und Anwendungen werden ununterbrochen, oft unbeabsichtigt, Analysen nutzen, ähnlich wie Smartphones ständig Standortverfolgung einsetzen, um die Bedürfnisse der Benutzer zu befriedigen.
Einzelhandelsanalysen werden stärker in die täglichen Prozesse der Geschäftsanwender integriert und nicht nur für die Erstellung oder Überprüfung wöchentlicher Berichte verwendet. Immer mehr Menschen werden in ihren täglichen Geschäftsaktivitäten den Vorteilen der KI ausgesetzt sein, auch wenn sie sich dessen nicht bewusst sind. KI-gestützte Datenanalyse wird nicht mehr angepriesen.
Ähnliche Artikel
- E-COMMERCE-UNTERNEHMENSVERSICHERUNG: Bester Versicherungsschutz und alles, was Sie wissen sollten
- VERKAUFSPROGNOSE: Definition, Beispiele & Softwarelösungen
- ONLINE-EINZELHANDEL: Alles, was Sie wissen müssen
- EINZELHANDELSGESCHÄFT: Definition, Arten und wie man damit anfängt
- EINZELHANDEL: Wie funktioniert es?
Bibliographie
