Big Data im Einzelhandel - Wie globale Einzelhaendler Daten nutzen, um den Umsatz zu steigern

Big Data im Einzelhandel March 25, 2021

Einfuehrung in Big Data im Einzelhandel

Studien zeigen, dass die weltweiten Einzelhandelsumsaetze bis 2023 fast 30 Billionen US-Dollar erreichen werden. Dadurch rast jeder Einzelhaendler, um herauszufinden, wie er seine Kuerzung steigern kann. Viele erkennen jedoch bereits die Auswirkungen, die Big Data auf den Kundenservice, die Optimierung der Lieferkette und Business-Strate . Big Data im Einzelhandel bietet Geschaeften die Moeglichkeit, von Markttrends zu lernen und diese zu nutzen, um die Rentabilitaet zu steigern.

Was ist Data Analytics im Einzelhandel?

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Die Analyse von Einzelhandelsdaten umfasst das Sammeln grosser Daten, um die Preisstrategien, die Kontrolle der Lieferkette und das Kundenerlebnis zu verbessern. Big Data bezieht sich auf Marktsammlungen und interne Unternehmensinformationen, die uebergreifende Branch- und Kundentrends aufzeigen. Traditionell definieren Wissenschaftler Big Data, indem sie ihr Volumen, ihre Geschwindigkeit und ihre Vielfalt auswerten. Mit anderen Worten, die Datenerfassung muss gross, schnell zu verarbeiten und vielfaeltig sein. Diese Eigenschaften machen es fuer das Unternehmen wertvoller.

Big Data im Einzelhandel hilft Unternehmen insbesondere bei der Verbesserung ihres Kundendienstes. Einzelhaendler koennen wertvolle Kundendaten verwenden, um die Produktentwicklung, die Einkaufsreise und das allgemeine Einkaufserlebnis zu verbessern. Die Analyse von Handelsdaten veraendert weiterhin die Art und Weise, wie Einrichtungen den Betrieb optimieren und Kunden ansprechen.

Preis-optimierung

Mit Big Data wissen die Geschaefte genau, wann und wie sie die Produktpreise aendern sollten, um Kunden anzuziehen und den Umsatz zu steigern. Tatsaechlich schaetzt Gartner, dass Top-Einzelhandelsunternehmen bis 2025 in der Lage sein werden, Echtzeitpreise zu nutzen. Durch die Ueberwachung von Big Data bei gleichzeitiger Anpassung der Preise koennen Unternehmen bestimmen, welche Strategien sowohl dem Verbraucher als auch dem Geschaeft zugute kommen. Dieser Saldo ist von wesentlicher Bedeutung, da ein hoeherer Preis moeglicherweise die Gewinne steigern koennte, aber die Kundenbindung verringern koennte und umgekehrt.

Business-Strate

Grosse Entscheidungen erfordern Big Data, die Einblicke in den Einzelhandelsmarkt und aufkommende Trends geben. Geschaefte, die Informationen konsistent ueberwachen und aggregieren, koennen ihre Entscheidungsfindung und Gesamtstrategieentwicklung sowohl kurz- als auch langfristig verbessern. Beispielsweise koennen Einzelhaendler kurzfristige Rabatte auf verschiedene Produkte bereitstellen und gleichzeitig eine Produkteinfuehrung Jahre im Voraus planen.

Kunden-Erfahrung

Die Verbraucherpraeferenzen aendern sich staendig als Reaktion auf das wirtschaftliche Klima, den technologischen Fortschritt und die Markttrends. Dies bedeutet, dass Einzelhaendler in der Lage sein muessen, ihren Kundenservice entsprechend zu ueberwachen und anzupassen.

Studien zeigen beispielsweise, dass Verbraucher jetzt ein massgeschneidertes Einkaufserlebnis bevorzugen. Viele Einzelhaendler verwenden Treueprogramme, um Kaufhistorien, Interessenbereiche und Abneigungen zur Personalisierung von Inhalten und Rabatten zu verfolgen.

Produktempfehlung

Wenn Einzelhaendler Kundendaten sammeln, koennen sie auch Werbung, E-Mails und Werbeaktionen personalisieren, um den Umsatz zu steigern. Durch die Ueberwachung von Kaufhistorien koennen Geschaefte beispielsweise Produktempfehlungen erstellen, um Impulskaeufe zu foerdern. Dies spricht den Kunden an, erhoeht den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und treibt den Umsatz an.

Predictive Analytics

Einrichtungen, die ihre Managementsysteme integrieren, koennen durch praediktive Analysen den Umsatz und die Kundennachfrage prognostizieren. Diese Technik aggregiert historische und Echtzeit-Verkaufsdaten, um schwankende Trends der Verbrauchernachfrage zu definieren. Einzelhaendler koennen diese Daten verwenden, um aufkommende Risiken zu minimieren, von voruebergehenden Modeerscheinungen zu profitieren und das Bestandsmanagement zu optimieren. Wenn beispielsweise Prognosen zeigen, dass die Nachfrage nach einer bestimmten Linie steigt, koennen die Geschaefte die Bestellungen fruehzeitig erhoehen, um Lagerbestaende zu vermeiden.

Lieferketten-Management

Die Verwaltung der Lieferkette ist eine Herausforderung, insbesondere fuer Einzelhaendler mit mehreren Geschaeften. Jedes Unternehmen im Einzelhandel ist mit einem gewissen Risiko konfrontiert, von der Bestandskontrolle bis zur Logistik. Big Data ermoeglicht es den Eigentuemern jedoch, ihr Lieferkettennetzwerk zu optimieren, um Bedrohungen abzuschwaechen und Stoerungen zu vermeiden.

Reale Beispiele fuer Big Data im Einzelhandel

Big Data im Einzelhandel ist kein Geheimnis. Tatsaechlich nutzen die groessten Einzelhandelsgiganten Big Data, um ihren Wettbewerbsvorteil und ihren Kundenservice zu verbessern.

Buero-Depot

Office Depot hat eine Big-Data-Plattform eingerichtet, die es ihnen ermoeglicht, ihre Kataloge, Websites, Callcenter und Fulfillment-Center zu verknuepfen. Dies bedeutet, dass Manager ihre gesamte Lieferkette in einer universellen Schnittstelle anzeigen koennen. Office Depot ist sogar international geworden und dominiert den Markt fuer Buerobedarf in Europa, da sie auf Kundensegmente abzielen koennen. Mit Kundensegmenten sind sie in der Lage, Ressourcen und Ausgaben den lukrativsten Einnahmequellen zuzuweisen.

Groupon

Auf den ersten Blick ist Groupon eine Website, die Verbrauchern Zugang zu den besten Rabatten und Werbeaktionen fuer verschiedene Aktivitaeten bietet. Es steckt jedoch eine Menge Business Intelligence hinter diesem Dienst. Groupon analysiert taeglich etwa ein Terabyte an Rohdaten, um eine umfangreiche Liste von Abschlaegen zu erstellen. Und sie verbessern ihre Datenverarbeitung kontinuierlich, da sie ihr Leistungsspektrum erweitern. Mit einem robusten IT-Framework ist Groupon jedoch in der Lage, taeglich grosse Mengen an Informationen zu sammeln, zu integrieren und zu analysieren.

Starbucks

Starbucks ist ein bedeutendes Unternehmen, das weiterhin seinen Platz als einer der Top-Einzelhaendler auf seinem Markt beansprucht. Eine Forbes-Studie ergab, dass Starbucks seinen Umsatz von 2016 bis 2019 konstant um 26% steigerte. Dank Big Data integriert dieses Unternehmen staendig die neuesten Technologieinnovationen, um den Kundenservice und die Leistung des Kunden zu verbessern.

Mit dem Zugang zu demografischen Merkmalen, Standorten, Kaufverhalten und Markttrends laesst Starbucks wenig dem Raetselraten zu. Fuehrungskraefte koennen den Erfolg jedes Geschaeftsstandorts anhand des einzigartigen Kundensegments und ihres Kaufmusters einschaetzen. Auf diese Weise koennen sie das Risiko einer niedrigen Kapitalrendite (ROI) bei der Eroeffnung neuer Filialen mindern.

Amazon

Amazon ist der groesste Online-Haendler und verwendet Big Data, um die Kundenausgaben zu verfolgen und Produkte zu empfehlen. Kuenstliche Intelligenz ermoeglicht es diesem Einzelhaendler, Produktvorschlaege basierend auf dem Kauf des Verbrauchers auszufuellen, unabhaengig davon, ob er ein Konto hat. Amazon verfolgt sogar Produktsuchen, wenn Benutzer einfach Artikel recherchieren, damit sie Kunden an fruehere Anfragen erinnern koennen.