Wie Datenanalysen die Modebranche informieren

Die Modebranche wurde oft von außergewöhnlichen Persönlichkeiten und Stars getrieben – kreativen Genies, die Trends auf der Grundlage von Instinkt und Willenskraft vorantreiben. Die anerkannte Weisheit besagte, dass sich die Branche mehr auf die Kunst als auf die Wissenschaft verlassen müsse. Modeanalytik verleiht der Branche einen neuen Look: Modeunternehmen können die künstlerische Seite des Handels mit dem richtigen Maß an datengesteuerter Wissenschaft ergänzen und unterstützen.

Bei der Modeanalytik kommen Anwendungen zum Einsatz, die Daten zu Modeverkäufen, Stilen und Trends aus unterschiedlichen Quellen beziehen. Mithilfe der Modeanalytik können Unternehmen vergangene Leistungen beurteilen und zukünftige Ergebnisse vorhersagen. So können sie bessere Entscheidungen darüber treffen, welche Kollektionen aufgebaut, welche Lagerbestände vorgehalten, welche Vertriebskanäle genutzt und mit welchen Werbeaktionen der Umsatz am besten gesteigert werden kann.

Was versteht man unter Datenanalyse?

Bei der Datenanalyse werden Datensätze untersucht, um Rückschlüsse auf die darin enthaltenen Informationen zu ziehen. In die Analytik wird zunehmend künstliche Intelligenz integriert, die mithilfe algorithmischer Modelle Daten nach Erkenntnissen durchsucht, ohne dass ein Mensch dem System sagt, wo und wonach es suchen soll. Unternehmen nutzen Datenanalysen, um durch die Durchsicht großer Datensätze nach versteckten Mustern und Zusammenhängen fundiertere Entscheidungen zu treffen. Über die Geschäftswelt hinaus wird die Datenanalyse von Wissenschaftlern und Forschern häufig genutzt, um wissenschaftliche Modelle, Theorien und Hypothesen zu verifizieren oder zu widerlegen.

In der Modebranche können Datenanalysen Einzelhändlern dabei helfen, das Verhalten der Käufer besser zu verstehen. Sie können die Customer Experience über digitale und physische Kanäle hinweg optimieren, Werbeaktionen auf der Grundlage früherer Verhaltensweisen oder Interessen (wie Kleidungsstile oder Passformen und Trends) personalisieren und die zukünftige Nachfrage präziser prognostizieren, um angemessene Lagerbestände vorhalten zu können.

3 Schritte zur Vereinfachung der Bedarfsprognose für Modehändler abrufen

Was versteht man unter Modeanalysen?

Bei der Modeanalyse handelt es sich um einen Prozess, der von Menschen in der Modebranche – insbesondere Einkäufern und Merchandisern im Einzelhandel – verwendet wird, um anhand von Daten zu ermitteln, welche Trends sich verkaufen, welche Art von Kunden sie kaufen, wie viel Lagerbestand bestellt werden muss und wie die Umsätze in Zukunft aussehen könnten.

Was versteht man unter Modeanalytik?

Modeanalytik umfasst alle Systeme und Prozesse, die zur Durchführung einer Modeanalyse erforderlich sind, einschließlich der Strategien und Taktiken sowie der eingesetzten Technologie. Bei der Modeanalytik kommen zunehmend künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML) zum Einsatz, um über das bloße Reporting über die Vergangenheit hinauszugehen. Mithilfe von KI und maschinellem Lernen im Einzelhandel können Unternehmen ein besseres Verständnis der Trends auf den schnelllebigen Modemärkten gewinnen.

Modeanalytik liefert nicht nur Einblicke in die Verkaufszahlen, sondern bieten auch Einblicke in das Kundenverhalten, das die Kaufentscheidung beeinflusst, und geben Hinweise darauf. Auf diese Weise können Einzelhändler wichtige Entscheidungen treffen, wie etwa den richtigen Preis festzulegen, verwandte Waren anzubieten, die den Kunden gefallen könnten, und Regale und Regalbretter jede Saison mit den richtigen Produkten zu füllen. Mithilfe von Modeanalytik können Einzelhändler bei Entscheidungen zu Stilen, Farben, Größen und Warenbeständen für ihre Geschäfte auf empirische Daten zurückgreifen und sich nicht einfach auf ihr Bauchgefühl verlassen. Auf diese Weise wird „ein wenig Wissenschaft hinter die Kunst gebracht“, sagte Greg Flinn, ein ehemaliger Merchandise-Planer bei Neiman Marcus.

Wichtigste Erkenntnisse

• Mithilfe von Modeanalytik können Unternehmen je nach Saison und Verbrauchertrends die richtigen Waren zur richtigen Zeit auf Lager haben, um sie zu den profitabelsten Preisen zu verkaufen.
• Dank der Modeanalytik können Unternehmen der Modebranche ihre Kunden besser ansprechen, Trends vorhersagen, Lagerbestände verwalten, Kollektionen planen und entwerfen sowie Angebote personalisieren – und das alles auf der Grundlage stärker datengesteuerter Faktoren.
• Unternehmen in der Modebranche verwenden vier Haupttypen von Modeanalysen: deskriptive Analysen zur Messung der Leistung in der Vergangenheit, diagnostische Analysen zur Ermittlung der Grundursache eines Problems, prädiktive Analysen zur Projektion künftiger Ergebnisse und präskriptive Analysen zur Empfehlung nächster Schritte.

Modeanalytik erklärt

Modeanalytik kombiniert Daten aus Quellen wie Online-Einkaufswagen, Treueprogrammen, Point of Sale-(POS-)Softwaresystemen, Inventar- und Lieferkettenanwendungen, Marketingkampagnen, Verbraucherdatenquellen von Drittanbietern und Ladenumfragen, um Geschäftsentscheidungen zu steuern. Modehändler und -hersteller nutzen Analysen, um die Geschäftsleistung zu bewerten, Kundenpräferenzen zu erfahren, Trends zu erkennen und Vorschläge für die nächsten Schritte zu erstellen. Diese Unternehmen wenden die Modeanalytik auf zukunftsorientierte, prognosebasierte Entscheidungen an, etwa darüber, wie viel Lagerbestand nachbestellt werden muss, und auf spontane Entscheidungen in Echtzeit, etwa darüber, welches Angebot einen Online-Käufer zum Abschluss eines Einkaufs bewegen könnte.

Warum ist Modeanalytik so wichtig?

Die Modeanalytik bietet dem Einzelhandel wichtige Tools, um durch bessere Einblicke in die Wünsche und Verhaltensweisen wankelmütiger Konsumenten seine Umsätze und Gewinne zu steigern. Die Modebranche verändert sich rasch – angesagte Trends können schnell aus der Mode kommen, sodass Einzelhändler und Hersteller auf veralteter Ware sitzen bleiben, die sie zu drastischen Rabatten anbieten müssen. Einzelhandelsanalysten benötigen klare Einblicke in die Daten, damit sie die Geschäftsentwicklung überwachen, Veränderungen der Kundenpräferenzen schnell erkennen und Trends identifizieren können, die ihnen bei der Entscheidung helfen, welche Artikel sie auf Lager nehmen und welche Preise sie festlegen. Dies geschieht durch die ständige Erfassung von Daten sowohl aus kundenorientierten Quellen als auch aus Produktionssystemen. Zu den kundenorientierten Datenquellen können Online-Einkaufswagen, Treueprogramme, Point of Sale-Systeme, Marketingkampagnen und Umfragen im Geschäft gehören. Und zu den wichtigsten Produktionssystemen gehören Fertigungs-, Bestands-, Lager-, Versand- und Finanzsysteme.

Mithilfe von Modeanalytik erhalten Einzelhändler nicht nur Tools zur präzisen Bewertung und Erklärung bisheriger Leistungen, sondern sie können mit ihnen auch das zukünftige Verbraucherverhalten besser vorhersagen und künftige Maßnahmen für eine große Bandbreite risikoreicher Aktivitäten vorschlagen. Für Einzelhändler sind Entscheidungen darüber, welche Bestände in physischen und virtuellen Geschäften für eine wichtige Einkaufssaison, wie z. B. die Weihnachtszeit oder den Schulanfang, vorrätig gehalten werden sollen bzw. welche Rabatte oder anderen Angebote den Online-Kunden in Echtzeit angeboten werden sollen, ein wichtiger Faktor für ihren Erfolg und ihr Überleben. Für die Modebranche ist die Analytik besonders wichtig, da Trends äußerst kurzlebig und der Geschmack der Verbraucher sehr unbeständig ist. Modeanalytik garantiert nicht, dass ein Einzelhändler immer den richtigen Trend trifft, jedoch kann die Leistungsfähigkeit der Analyse Modehändlern helfen, ihre Chancen zu verbessern und Fehler schneller zu erkennen und zu korrigieren, als wenn sie diese Tools nicht hätten.

Vier Arten von Modeanalytik

Es gibt vier Haupttypen der Datenanalyse in der Modebranche: deskriptive Analyse zur Berichterstattung über die Leistung in der Vergangenheit, diagnostische Analyse zur Ermittlung der Grundursache eines Problems, prädiktive Analyse zur Projektion künftiger Ergebnisse und präskriptive Analyse zur Empfehlung der nächsten Schritte. Durch die Verwendung einer Kombination dieser Analyseansätze können Einzelhändler das Verhalten ihrer Kunden besser verstehen, die Customer Experience über digitale und physische Kanäle hinweg optimieren, die richtigen Waren auf Lager halten und Werbeaktionen auf der Grundlage des Kundenverhaltens oder der Kundeninteressen, wie etwa Kleidungsstil, Passform und Trends, personalisieren. Nachfolgend finden Sie weitere Einzelheiten zu den vier Analyseansätzen.

Wie können Modemarken Daten erfassen?

Modemarken erfassen Daten (PDF) aus internen Systemen, die als Erstanbieterdaten bezeichnet werden, sowie von Datenaggregatoren, die als Drittanbieterdaten bezeichnet werden. Zu den Quellen für First-Party-Daten gehören:

• Point of Sale-Systeme: Einzelhändler nutzen POS-Systeme, um Kundenzahlungen entgegenzunehmen. Dabei können entweder Bargeld oder digitale Zahlungen (Kredit-/Debitkarten, digitale Geldbörsen usw.) akzeptiert werden. Unternehmen nutzen POS-Systeme auch, um in begrenztem Umfang Kundeninformationen zu erfassen. Moderne POS-Systeme können Zahlungen über Filialtreue-IDs wie eine Telefonnummer oder Treuenummer einem Kunden zuordnen.
• Customer Relationship Management-(CRM-)Anwendungen: CRM-Systeme erfassen und verwalten relevante Informationen über Kunden und ihre Verbindungen zu einem Unternehmen, einschließlich Kontaktinformationen, Interaktionen mit Unternehmensvertretern, Käufen, Serviceanfragen und Angeboten oder Vorschlägen. Außerdem helfen CRM-Systeme Unternehmen dabei, engere Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen. Sie ermöglichen Vertriebsmitarbeitern und ihren Managern die Durchführung von Aufgaben wie beispielsweise der Erstellung von Berichten darüber, wie viele Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt kontaktiert werden und der Einschätzung der Wahrscheinlichkeit, dass sie eine Transaktion abschließen. Modemarken können CRM verwenden, um Daten zu grundlegenden Merkmalen eines Kunden zu verwalten, darunter Standort, Kaufpräferenzen, Periodizität und Customer Lifetime Value.
• Customer Experience-(CX-)Anwendungen: CX-Systeme sind ganzheitlicher als CRM und gehen über das Erfassen und Zusammenstellen von Informationen über Kunden und ihre Interaktionen mit einem Unternehmen hinaus. Diese Anwendungen unterstützen Vertriebs- und Servicemitarbeiter bei der Erstellung von Angeboten sowie beim Starten von Marketingkampagnen und Online-Werbung. CX-Systeme sind im Allgemeinen darauf ausgelegt, Unternehmen bei der Verfolgung ihrer Interaktionen mit Kunden zu unterstützen, von der ersten Kontaktaufnahme über den Verkauf bis hin zur Inanspruchnahme von Services, Support oder dem Eintritt in einen neuen Verkaufszyklus durch die Kunden.
• Enterprise Resource Planning-(ERP-)Anwendungen: ERP-Systeme ermöglichen Unternehmen, Rechnungen an Kunden zu stellen und Zahlungen von ihnen einzuziehen, Produktion und Lagerbestand zu verfolgen, Transaktionen mit Lieferanten zu verwalten, Risikomanagement- und Compliance-Aktivitäten durchzuführen und ihr Hauptbuch zu führen. Zu einer vollständigen ERP-Suite gehört auch Enterprise Performance Management, also eine Software, die Teams bei der Planung, Budgetierung, Prognose und beim Reproting der Finanzergebnisse eines Unternehmens unterstützt. ERP-Systeme verknüpfen diese Vielzahl an Prozessen und ermöglichen den Datenfluss zwischen ihnen. Durch die Erfassung gemeinsam genutzter Transaktionsdaten eines Unternehmens aus mehreren Quellen vermeiden ERP-Systeme die Datenduplikation und sorgen mit einer einzigen Quelle überprüfbarer Wahrheit für Datenintegrität.
• Online-Einkaufswagen: Im E-Commerce nehmen Online-Einkaufswagen Bestellungen entgegen und ziehen Zahlungen ein. Außerdem können sie verfolgen, wonach Kunden gesucht, sich aber gegen den Kauf entschieden haben. Dadurch entsteht eine Datenquelle, die sich besonders für die Anwendung von maschinellem Lernen und anderen KI-Algorithmen eignet, um Trends in diesen verlassenen digitalen Einkaufswagen zu erkennen und Theorien darüber aufzustellen, warum ein Artikel nicht gekauft wurde.
• Treueprogramme: Mit Treueprogrammen können Einzelhändler ihre Kunden über alle Kanäle (online, Telefon, Katalog, persönlich) verfolgen, indem sie ihnen eine Treuenummer zuweisen, die sie bei jedem Einkauf verwenden können. Kunden haben Anreize zur Verwendung von Treuenummern, da sie dafür Sonderangebote, Rabatte und andere finanzielle und nicht-finanzielle Belohnungen erhalten. Im Gegenzug erhalten Unternehmen ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden. Beispielsweise können Mitglieder eines Treueprogramms frühzeitigen Zugriff auf neue Produkte erhalten, wenn sie im Gegenzug an einer Umfrage teilnehmen oder einen bestimmten Betrag ausgeben. e.l.f. Cosmetics, eine bei Verbrauchern der Generation Z beliebte Kosmetikmarke, belohnt Mitglieder eines Treueprogramms beispielsweise für Beiträge, Feedback und Abstimmungen bei Wettbewerben. Mitglieder sammeln Punkte, die sie gegen Bargeld, Geschenkkarten und andere Vergünstigungen eintauschen können.
• Anrufprotokolle von Kunden: Unternehmen können KI nutzen, um Anrufprotokolle von Kunden zu überprüfen und bestimmte Problembereiche zu identifizieren, wie z. B. wiederholte Produktfehler. Darüber hinaus können sie durch die Analyse von Tonfall, Wortwahl und anderen Indikatoren Trends in der Kundenstimmung verstehen.
• Online-Chat-Protokolle: Unternehmen können KI auch zum Überprüfen von Chat-Protokollen verwenden, um zu verstehen, warum Kunden sich an sie wenden und ob sie frustriert oder zufrieden sind. All diese Erkenntnisse können zur zukünftigen Verbesserung der Services genutzt werden.

Wie wird die Datenanalyse in der Modebranche eingesetzt?

Für Modeunternehmen ist die Modeanalytik ein wichtiges Instrument. Sie hilft ihnen, das Verhalten ihrer Konsumenten zu verstehen, Kollektionen zu planen und zu entwerfen, Lagerbestände zu verwalten, Trends vorherzusagen, Käufer gezielt anzusprechen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht nur des Bauchgefühls zu treffen. Durch den Einsatz von Modeanalysen können Modehändler und -designer einen Wettbewerbsvorteil erlangen, ihre Umsätze steigern, ihre Gewinnspannen verbessern und durch Personalisierung die Kundenzufriedenheit maximieren. Im Folgenden sind einige der Bereiche aufgeführt, in denen die Modeanalytik eingesetzt wird.

• Kollektionsplanung und -design: Eine gut geplante und gestaltete Kollektion ist entscheidend für den Erfolg in der wettbewerbsintensiven Welt der Mode. Modeanalytik bieten Einblicke in die neuesten Trends und ermöglichen Modeeinzelhandelsmarken, Kollektionen zu erstellen, die die richtigen Käufer ansprechen. Analysen unterstützen Unternehmen bei ihren Kaufentscheidungen, indem sie Modeanalysten einen umfassenderen und differenzierteren Einblick in steigende und fallende Trends in Bereichen wie Farben, Stil, Passform und Accessoires bieten.
• Bestandsverwaltung: Mithilfe von Modeanalytik können Unternehmen die Performance von Produkten verfolgen und ihren Lagerbestand entsprechend planen. Unternehmen, die ihre Lagerbestände entsprechend der Kundennachfrage effizient verwalten, können Lagerbestände beliebter Artikel und übermäßige Preisnachlässe bei unbeliebten Waren vermeiden.
• Trendprognose: Modeanalysen bieten Einblicke in aktuelle und kommende Trends, wodurch diese Technik eng mit der Kollektionsplanung und dem Design verknüpft ist. So können Modeunternehmen Kollektionen erstellen, die den aktuellen Geschmack der Käufer treffen.
• Zielgruppenselektion für Verbraucher: Modeanalytik hilft Unternehmen dabei, ihre Produkte den Käufern anzubieten, die wahrscheinlich am empfänglichsten für die Produkte und Marketingbotschaften sind. Nachdem Modeunternehmen mithilfe von Trendprognosen eine auf die neuesten Stile abgestimmte Kollektion zusammengestellt haben, können sie mithilfe der gezielten Kundenansprache die richtigen Menschen mit der richtigen Anziehungskraft erreichen und so den Umsatz steigern.
• Umsatzprognosen: Durch die Nutzung der Erkenntnisse aus der Modeanalyse können Unternehmen den Umsatz genauer prognostizieren. Dies trägt dazu bei, den Umsatz zu steigern und die Notwendigkeit von Preisnachlässen oder Lagerliquidationen zu verringern. Eine korrekte Prognose ist besonders wichtig, da Verbraucher die Wahl haben, wo sie einkaufen, und Einzelhändler, die ihre gewünschten Produkte nicht vorrätig haben, wahrscheinlich meiden werden. Einer Studie von Oracle zufolge gaben 63 % der Verbraucher an, sie würden lieber die Marke wechseln, als darauf zu warten, dass ein Artikel wieder vorrätig ist.
• Datengesteuerte Entscheidungsfindung: Modeanalytik liefert wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden. Dadurch können Unternehmen Entscheidungen treffen, die zu höheren Umsätzen bzw. Gewinnen führen und eher auf Daten als auf Instinkt basieren.
• Personalisierung: Modeanalytik hilft Unternehmen dabei, ihre Kollektionen und Marketingbotschaften zu personalisieren, um die Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfüllen. Dies führt wiederum zu einer höheren Zufriedenheit und höheren Umsätzen.

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Welche Rolle spielt ein Modeanalyst?

Modeanalysten sorgen dafür, dass Einzelhändler und Planer Zugriff auf genaue Daten zu Modetrends haben. Darüber hinaus geben sie Ratschläge dazu, wie viel von einem bestimmten Stil gekauft werden sollte, wo die Waren verkauft werden sollten und wie die Preise festzulegen sind. Sie untersuchen die jüngsten Ergebnisse und Erfahrungen eines Unternehmens sowie die Ergebnisse der Mitbewerber. Analysten verfolgen außerdem Social Media-Daten genau, um zu verstehen, was die Leute ansehen und teilen. Modeanalysten müssen Daten aus all diesen Quellen kombinieren und bereinigen und sie in eine Geschichte oder einen Trend übersetzen, der für Menschen, die Produkt-, Kauf- und Werbeentscheidungen treffen, wertvoll und relevant ist.

Sechs Phasen von Modeanalysen

Bei der Modeanalyse handelt es sich um den Prozess des Erfassens und Analysierens von Daten zu Kleidungsstilen, Trends und Verbraucherverhalten, um Modeeinzelhandelsunternehmen Erkenntnisse zu liefern, die sie für einen erfolgreicheren Aufbau ihrer Kollektionen und eine Maximierung ihrer Gewinne verwenden können. Der Prozess der Modeanalyse besteht aus sechs verschiedenen Phasen: Datenermittlung, Datenaufbereitung, Modellplanung, Modellerstellung, Kommunikation der Ergebnisse und Operationalisierung der Ergebnisse.

• Bei der Datenermittlung geht es um die Recherche und Erfassung von Daten im Zusammenhang mit dem Modeeinzelhandel. Dazu gehört die Feststellung, welche Datenquellen verfügbar sind, welche Quellen am relevantesten sind und wie sie genutzt werden können.
• Die Datenvorbereitung umfasst das Bereinigen, Strukturieren und Formatieren von Daten für die Analyse. Dabei werden die Daten für die Verwendung in statistischen Modellen vorbereitet, indem sie auf Fehler und Ausreißer geprüft, fehlende Werte ergänzt und in ein für die Analyse geeignetes Format umgewandelt werden. Zu diesem Prozess gehört auch die Gewährleistung, dass die Daten aus allen Quellen einheitliche Bezeichnungen verwenden, damit sie nicht dupliziert oder von der Analyse-Engine anderweitig falsch interpretiert werden.
• Die Modellplanung erfordert die Bestimmung des besten statistischen Modells, das für die Analyse verwendet werden soll, und die Auswahl der Eingaben und Ausgaben für das Modell.
• Bei der Modellerstellung handelt es sich um die Erstellung, das Testen und Ausführen des statistischen Modells sowie die Analyse der Ergebnisse.
• Bei der Kommunikation von Ergebnissen geht es hauptsächlich darum, Berichte zu erstellen, die Visualisierungen und Zusammenfassungen der Ergebnisse enthalten, und diese Erkenntnisse den Stakeholdern im nützlichsten Format zu präsentieren.
• Die Operationalisierung ist möglicherweise die schwierigste Phase, da dabei die Ergebnisse der Analyse in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden müssen. In diesem Schritt liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung von Strategien und Plänen zur Implementierung der Analyseergebnisse und zur Umsetzung der Erkenntnisse in die Praxis.

Vorteile der Modeanalytik

Mithilfe der Modeanalytik können Unternehmen in wichtigen Fragen bessere Entscheidungen treffen. Dazu zählen etwa die Stil- und Farbkombination, die in den Filialen angeboten werden sollte, Lagerbestände zur Vermeidung von Fehlbeständen oder Überbeständen sowie Werbemaßnahmen, mit denen sich wahrscheinlich Umsätze mit höheren Margen erzielen lassen. Modeanalytik kann durch gezielte Werbeaktionen auch die Kundenbindung fördern.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele zu den Vorteilen der Modeanalytik.

• Vermeidung von Out-of-Stock-Situationen. Modeanalytik kann Einzelhändlern dabei helfen, mehr der richtigen Produkte auf Lager und in den richtigen Kanälen zu haben. Wenn Käufer mit der angebotenen Auswahl unzufrieden sind oder das gewünschte Produkt nicht vorrätig ist, wechseln sie schnell die Marke oder den Händler und wenden sich einer anderen Website oder einem anderen Ladengeschäft zu.
• Maximale Rentabilität erzielen. Modeunternehmen können mithilfe von Analysen ihre Warenpreise so optimieren, dass sie ihren Umsatz maximieren und die Notwendigkeit von Preisnachlässen am Ende einer Saison verringern können.
• Die richtigen Kanäle identifizieren. Mithilfe der Modeanalytik können Unternehmen sicherstellen, dass die Menschen die passenden Marketingbotschaften sehen und dass Einzelhändler die effektivsten Vertriebskanäle nutzen – ob online oder im Geschäft.

Herausforderungen der Modeanalytik

Während gute Daten Führungskräften dabei helfen können, bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen, können falsche Daten schneller zu schlechten Entscheidungen führen, da Analysemodelle zu falschen Schlussfolgerungen führen. Analysetools sind nur so gut wie die Daten, die sie verwenden – ein Problem, das sich mit dem Ausdruck „Garbage in, Garbage out“ (GIGO) treffend zusammenfassen lässt. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für mögliche Probleme.

• Schlechte Daten. Veraltete Kundendaten können dazu führen, dass ein Einzelhändler eine Chance verpasst oder einem Kunden unpassende Angebote macht – etwa, wenn der Kunde zu alt für einen bestimmten Trend oder eine bestimmte Modekategorie ist.
• Inkonsistentes Datenmanagement. Eine fehlende Konsistenz beim Datenlabeling kann zu einer falschen Interpretation der Daten führen. Dies kommt häufig vor, wenn Unternehmen unterschiedliche Technologieanbieter für POS-Systeme, Merchandising, Bestandsverwaltung und andere Teile ihrer Informationstechnologielandschaft verwenden, da unterschiedliche Anbieter unterschiedliche Codes für Dinge wie Farbe, Größe, Passform und Rabatte haben.
• Unvollständige Daten. Es ist schwierig – aber von entscheidender Bedeutung –, sich unter Einbeziehung verschiedener Systeme im gesamten Unternehmen einen möglichst vollständigen Überblick über die Daten eines Käufers zu verschaffen. Im Laufe der Zeit, in der Menschen mit einem Unternehmen interagieren, werden ihre Daten in verschiedene Systeme eingegeben, darunter Callcenter-Protokolle, Abrechnungsunterlagen und Kundenkartenanwendungen. All diese Datenpunkte können dazu beitragen, eine umfassende Sicht auf den Kunden zu erstellen, die als Grundlage für die Analyse und letztendlich für den Verkäufer dient. „Sie können nicht alle Ihnen zur Verfügung stehenden Analysefunktionen nutzen, wenn Sie nicht über einen sehr umfangreichen Datensatz verfügen, auf dem Sie diese Analysen aufbauen können“, sagt Flinn, der ehemalige Warenplaner von Neiman Marcus.

Erste Schritte mit der Modeanalytik

Die Modeanalytik erfolgt iterativ, wobei jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut. Wenn Analysten beispielsweise zunächst mit deskriptiver Analytik beginnen, um sich ein Bild von der Geschäftsentwicklung zu machen, können sie leichter entscheiden, was sie von der prädiktiven und präskriptiven Analytik erwarten, sobald die Bemühungen eines Unternehmens diesen Reifegrad erreicht haben. Nachfolgend finden Sie einen möglichen Ablauf für den Einstieg in die Modeanalyse.

Die Zukunft der Modeanalytik

Die Zukunft der Modeanalytik wird zeigen, dass erfolgreiche Einzelhändler schnell über die deskriptive Analyse hinausgehen und präskriptive Analysen einsetzen, um viele Routineaufgaben zu automatisieren, die heute von Menschen erledigt werden. Dadurch können Mitarbeiter schneller auf Nachfrageänderungen reagieren, da mehr Warnmeldungen und sogar Reaktionsentscheidungen automatisiert werden. Darüber hinaus können Unternehmen die Auswirkungen ihrer Entscheidungen schneller messen, was die Entscheidungsfindung weiter verbessert. Einzelhändler können zudem vielfältigere Datentypen, wie etwa lokale Wetterdaten, nutzen, um Ursache und Wirkung besser zu verstehen, und die Nachfrage effektiver vorherzusagen (PDF). Und immer mehr Einzelhändler werden maschinelles Lernen und andere KI-Techniken in ihre Analysen einbeziehen, sodass sie mehr Faktoren und Optionen berücksichtigen können als je zuvor.

Wachstumsunterstützung durch datengesteuerte Entscheidungsfindung

Cloud-Plattformen wie die von Oracle ermöglichen mehr Unternehmen den Zugriff auf anspruchsvolle Geschäftsanwendungen, darunter Analysetools, die KI und maschinelles Lernen nutzen. Die Modeanalytik von Oracle mit integrierten KI- und ML-Funktionen können Unternehmen dabei helfen, die Zufriedenheit und Treue ihrer Kunden zu wahren, indem sie die richtigen Produkte anbieten und die Preise so festlegen, dass Umsatz und Gewinnspanne maximiert werden.

Globale Modeeinzelhandelskonzerne nutzen die Technologie von Oracle Retail, um abteilungsübergreifende Prozesse zu optimieren, neue Marken auf den Markt zu bringen und in zusätzliche geografische Gebiete zu expandieren. Einzelhändler nutzen den Oracle Retail Demand Forecasting Cloud Service, um die Prognosegenauigkeit zu maximieren und Routineaufgaben zu automatisieren, sodass ihre Mitarbeiter mehr Zeit für die Kundenbetreuung haben. Einzelhändler nutzen außerdem Planungs- und Optimierungslösungen von Oracle Retail, um sicherzustellen, dass Filialen die neuesten Modetrends führen, und die besten Preisentscheidungen treffen, sodass margenschädigende Preisnachlässe vermieden werden.

Die Modebranche ist wettbewerbsintensiver denn je. Die wachsende Zahl von Influencern in sozialen Medien macht es für Marken schwieriger denn je, Trends vorherzusagen, sich von der Konkurrenz abzuheben und die Treue ihrer Kunden zu erhalten. In dem Maße, wie die Analysetools für die Modebranche immer leistungsfähiger werden, um aufkommende Gewinner- und Verlierertrends zu erkennen und den Einzelhändlern bei der Auswahl und Bevorratung des richtigen Warenmixes zu helfen, wird die Kluft zwischen denjenigen, die diese Tools gut nutzen, und denjenigen, die sie nicht gut nutzen, sowohl für die Modekunden als auch für die Investoren der Modeunternehmen immer deutlicher werden.

Häufig gestellte Fragen zur Modeanalytik

Was macht ein Fashion Data Scientist?
Fahion Data Scientists unterstützen Unternehmen in der Modebranche dabei, relevante Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu erfassen und sicherzustellen, dass die Daten korrekt und einheitlich gekennzeichnet sind, sodass Algorithmen auf Daten angewendet werden können, die die Realität genau widerspiegeln. Anschließend helfen Fashion Data Scientists den Unternehmen, die Ergebnisse ihrer Datenabfragen zu verstehen, indem sie Berichte erstellen und diese an die Stakeholder weitergeben.

Ist „Modeprognostiker“ ein Beruf?
Ja. Modeprognostiker arbeiten für Einzelhändler und nutzen Modedatenanalysen, um Entscheidungen zur Zusammenstellung saisonaler Kollektionen und zur Bestandsverwaltung zu treffen.

Welche Rolle spielen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Modeanalytik?
Moderne, cloudbasierte Analyse-Engines nutzen KI und ML, um Händlern und anderen Führungskräften im Einzelhandel dabei zu helfen, riesige Datenmengen zu sortieren, Trends zu erkennen und Empfehlungen zu geben. Außerdem können sie Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, welche Mode sie anbieten und wie sie diese bepreisen, indem sie die Data Science auf Entscheidungen anwenden, die traditionell eher aus dem Bauch kommen.

Wie nutzen Einzelhändler die Modeanalytik?
Mithilfe der Modeanalytik können Einzelhändler bessere Entscheidungen darüber treffen, welchen Stil- und Farbmix sie anbieten, welche Lagerbestände sie vorhalten und welche Werbemaßnahmen am wahrscheinlichsten Umsatzerlöse mit höheren Margen erzielen.