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Data Analytics im Einzelhandel.
Big Data & Analytics im Einzelhandel
Big Data ist ein wichtiger Meilenstein für Händler und Kunden. Ein durchdachter Analyse-Ansatz hilft Retailern dabei,
mehr darüber zu erfahren, wie Käufer ihre Produkte und Dienstleistungen nutzen und an welchen internen Stellschrauben sie noch drehen können, um Prozesse weiter zu verbessern. Dieses Wissen hilft ihnen letztlich dabei, für ihr Geschäft bessere Entscheidungen zu treffen.
Die Analyse von Big Data ist aktuell noch ein Ansatz, der die eigene Konkurrenz in den Schatten stellen kann.
Bald jedoch ist es unausweichlich, um überhaupt am Markt bestehen zu können. Sie werden sich also sehr schnell vom „Nice-to-have“ zum „Must-have“ wandeln.
Darauf gilt es, vorbereitet zu sein.
Vorteile von Data Analytics im Einzelhandel:
Kaufverhalten
Big Data ermöglicht es Händlern Trends zu erkennen und einen Blick in die Zukunft zu ermöglichen. Dadurch kann das Verhalten der Käufer gelenkt werden.
Zudem kann die Auswertung dabei helfen, Kunden zu identifizieren, die kurz davor sind, abzuwandern. Mit gezielten Cross- oder Upsell-Möglichkeiten lässt sich das Risiko der Abwanderung sehr stark reduzieren.
Kundenerlebenis
Mithilfe der Auswertung können im Verkaufsprozess entsprechende Interaktionen auf den Kunden zugeschnitten und ein vollkommen personalisiertes Einkaufserlebnis angeboten werden.
Supply Chain Optimierung
Durch die Verknüpfung interner Daten mit externen Faktoren lassen sich auf diese Weise auch Lagerbestände besser planen, weil es möglich ist, die Nachfrage der Kunden akkurater vorherzusagen.
Produktoptimierung
Die Auswertung interner Einkaufs- und Verkaufsdaten kann tiefgreifendes Verständnis zur Optimierung der Produkte liefern. Welche Kombination am meisten gekauft wird, wie die Waren im Laden zu stehen haben, welche Zusatzleistungen parallel gekauft werden oder zu welchem Zeitpunkt Angebote notwendig sind um einen Long-Tail-Effekt gewinnbringend zu nutzen, indem Bestseller in Verbindung mit Nieschenprodukten gebracht werden.
