Was versteht man unter Retail Analytics? Der ultimative Leitfaden

Michael Hickins | Content Strategist | 17. März 2023

In diesem Artikel

Früher mussten sich Einzelhändler vor allem auf ihren Instinkt und ihre jahrelange Erfahrung verlassen, um zu entscheiden, welche Artikel sie verkaufen, an welchen Standorten die größte Nachfrage zu erwarten ist, wie viel Bestand sie vorhalten und wann sie die Preise anpassen müssen. Und obwohl Einzelhändler oft stolz auf ihren Scharfsinn sind, reicht ihr Instinkt heute nicht mehr aus, vor allem nicht in einer Branche mit schmalen Gewinnspannen. Die Verbraucher sind zu wechselhaft und die Marktbedingungen zu zahlreich, als dass der Mensch all diese Variablen genau berücksichtigen könnte. Datenanalysesoftware kann dazu beitragen, die Entscheidungsfindung für Einzelhändler präziser und profitabler zu machen, indem sie diese wohlüberlegten Vermutungen ergänzt – und in einigen Fällen korrigiert.

Was versteht man unter Retail Analytics?

Einzelhändler nutzen die Datenanalyse zur Verbesserung der Bestandsverwaltung, der Marketingaktivitäten, der Preisgestaltung und der Produktzuordnung.

Bei der Einzelhandelsanalyse werden mithilfe von Software Daten aus physischen, Online- und Kataloggeschäften erfasst und analysiert, um Einzelhändlern Einblicke in das Kundenverhalten und Einkaufstrends zu geben. Sie kann außerdem verwendet werden, um Entscheidungen über Preisgestaltung, Bestand, Marketing, Merchandising und Geschäftsabläufe zu informieren und zu verbessern, indem Vorhersagealgorithmen sowohl auf Daten aus internen Quellen (z. B. Kaufhistorien von Kunden) als auch aus externen Quellen (z. B. Wettervorhersagen) angewendet werden. Darüber hinaus kann die Einzelhandelsanalyse die Kundentreue ermitteln, Kaufmuster erkennen, die Nachfrage vorhersagen und die Ladengestaltung optimieren, sodass Einzelhändler beispielsweise Artikel, die häufig zusammen gekauft werden, in den Regalen nebeneinander platzieren oder ihren Stammkunden personalisierte Rabatte anbieten können, die zu höheren durchschnittlichen Warenkorbgrößen und häufigeren Besuchen führen.

Wichtigste Erkenntnisse

  • Die Einzelhandelsanalyse nutzt empirische Daten und wissenschaftliche Erkenntnisse, um Entscheidungen in einem Bereich zu treffen, der traditionell von Intuition geprägt war.
  • Analysen helfen Einzelhändlern bei der Bestimmung von Lagerbeständen, der Zuteilung von Personal, der Festsetzung von Preisen, die Kunden anlocken und dem Unternehmen gleichzeitig ausreichend hohe Gewinnspannen sichern, sowie bei der Eroberung von Marktanteilen.
  • Die Einzelhandelsanalyse nutzt eine Vielzahl von Datenquellen, darunter POS-(Point-of-Sale-)Systeme, Videoübertragungen in Geschäften und Systeme, die die Kauf- und Servicehistorie einzelner Kunden verfolgen.
  • Analysetools für den Einzelhandel verwenden manchmal KI und maschinelles Lernen, um Trends vorherzusagen, mögliche Angebote vorzuschlagen und die Grundlage für Entscheidungen über die Preisgestaltung und die Bestandszuweisung zu liefern. Durch aussagekräftige Visualisierungen sind diese Tools einfacher zu handhaben als Tabellen oder andere reine Textberichte für Business Intelligence.

Einzelhandelsanalysen erklärt

Die Einzelhandelsanalyse ist die Wissenschaft der Erfassung, Analyse und Auswertung von Daten, die sich auf den Betrieb eines Einzelhändlers beziehen. Sie ergänzt die Kunst des Einzelhandels.

Einzelhandelsanalysen können zur Analyse des Kundenverhaltens, Verfolgung von Lagerbeständen, Messung der Wirksamkeit von Marketingkampagnen und vielem mehr eingesetzt werden. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen wie Kaufhistorien, Call-Center-Protokollen und Kassensystemen können Einzelhändler wertvolle Einblicke in die Gewohnheiten und Vorlieben ihrer Kunden gewinnen, um anschließend ihr Produktangebot, ihre Preisgestaltung, ihre Rückgaberichtlinien und sogar die Gestaltung ihrer physischen Läden und Online-Shops entsprechend anzupassen. Analysen helfen Einzelhändlern außerdem dabei, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Werbeaktionen durchgeführt werden sollen, welche Marketingstrategien im Vordergrund stehen und wann Personal auf- oder abgebaut werden soll. Letztlich hilft die Datenanalyse den Einzelhändlern, ihren Umsatz zu steigern, die Kosten zu senken sowie die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern.

Warum sind Einzelhandelsanalysen so wichtig?

Einfach ausgedrückt: Einzelhandelsanalysen ersparen uns das Rätselraten bei vielen Arten von Entscheidungen. Erfahrene Mitarbeiter sind zwar oft eine Quelle der Weisheit, aber mit dem Ausscheiden der Babyboomer-Generation aus dem Erwerbsleben bleiben weniger erfahrene Mitarbeiter übrig, die ihr Wissen weitergeben können. Und selbst die erfahrensten und versiertesten Führungskräfte im Einzelhandel müssen sich durch eine Fülle von internen und externen Datenpunkten zu Faktoren wie Arbeitsstreiks, Warentrends und Wettervorhersagen kämpfen. Analysen helfen Einzelhändlern dabei, solche Daten zu synthetisieren und die richtigen Schritte zu unternehmen, um zukünftige Ereignisse zu antizipieren.

Der Einzelhandel ist ein hart umkämpftes Geschäft, das durch die relative Neuheit des Online-Handels erschwert wird. Zudem waren die Gewinnspannen im Einzelhandel schon immer sehr gering, was wenig Spielraum für Fehler lässt. Selbst geringfügige Anpassungen bei der Produktauswahl und der Bestandsverwaltung können die Zahl der Fehlbestände oder, am anderen Ende des Spektrums, den Bedarf an hohen Rabatten erheblich verringern. Diese Anpassungen können wiederum enorme Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis haben. So können beispielsweise Modehändler mithilfe von Datenanalysen entscheiden, welche Modelle und Größen sie für die verschiedenen Standorte in welchen Mengen bestellen wollen, und zwar auf der Grundlage der demografischen Entwicklungen und der Kauftrends an jedem Standort.

Vorteile von Einzelhandelsanalysen

Einzelhandelsanalysen sind eine Reihe von Tools, die Einzelhändlern dabei helfen, ihren Umsatz zu steigern, Gemein- und Arbeitskosten zu senken und ihre Gewinnspannen zu verbessern. Einzelhandelsanalysen können diese Ziele unter anderem durch folgende Maßnahmen erreichen:

  • Verringerung von Fehlbeständen und der Notwendigkeit von Rabatten: Die Einzelhandelsanalyse hilft den Nutzern, Nachfragetrends zu verstehen, damit sie genügend Produkte vorrätig haben, allerdings nicht so viele, dass sie zu hohen Rabatten greifen müssen, um überschüssige Bestände loszuwerden. Mithilfe von Analysen lässt sich beispielsweise feststellen, wie schnell die Nachfrage nach Modeartikeln sinkt, die durch die Beliebtheit von Social Media-Influencern angetrieben werden.
  • Verbesserung der Personalisierung: Analysen helfen Einzelhändlern, die Vorlieben ihrer Kunden zu verstehen und so mehr Nachfrage als ihre Konkurrenten zu erzielen. Beispielsweise kann ein Buchhändler anhand der Kaufhistorie Kunden, die zu einem bestimmten Zeitpunkt Interesse an amerikanischer Geschichte gezeigt haben, benachrichtigen, wenn ein neues Buch des Historikers Ron Chernow zur Vorbestellung verfügbar ist.
  • Verbesserung von Preisentscheidungen: Datenanalysen können Einzelhändlern dabei helfen, die optimalen Preise für ihre Waren festzulegen, indem sie eine Vielzahl von Faktoren zusammenführen, darunter unabgeschlossene Warenkörbe, Preisinformationen der Konkurrenz und die Kosten der verkauften Waren. Einzelhändler können so ihre Gewinne maximieren, indem sie es vermeiden, Preise festzulegen, die höher sind, als es der Markt verträgt, oder niedriger, als die Kunden bereit wären zu zahlen.
  • Verbesserung der Produktzuweisung: Analysen können Einzelhändlern dabei helfen, zu entscheiden, wie Produkte in verschiedenen Regionen, Vertriebszentren und Geschäften verteilt werden sollen, um unnötige Transportkosten zu reduzieren. Ein Sportbekleidungshändler kann beispielsweise mithilfe von Analysen feststellen, dass sich selbst ein Temperaturunterschied von zwei Grad auf den Absatz von Thermounterhemden auswirkt, und mehr dieser Artikel einem Vertriebszentrum zuweisen, das den Gebieten am nächsten liegt, für die in einem bestimmten Winter kältere Temperaturen vorhergesagt werden.

Arten von Einzelhandelsdatenanalysen

Es gibt vier Haupttypen von Einzelhandelsdatenanalysen: deskriptive Analysen, um vergangene Leistung widerzuspiegeln und zu erklären, diagnostische Analysen, um die Grundursache eines bestimmten Problems zu ermitteln, prädiktive Analysen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, und präskriptive Analysen, um Empfehlungen für die nächsten Schritte zu geben. Im Folgenden werden die vier Ansätze näher erläutert.

Deskriptive Analysen

Die deskriptive Analyse ist die Grundlage für anspruchsvollere Analysemethoden, einschließlich der in dieser Liste folgenden. Sie befasst sich mit grundlegenden W-Fragen (wie viele, wann, wo und was) – der Inhalt von grundlegenden Business-Intelligence-Tools und Dashboards, die wöchentliche Berichte über Verkäufe und Lagerbestände liefern.

Diagnostische Analysen

Diagnostische Analysen helfen Einzelhandelsunternehmen dabei, Probleme zu identifizieren und zu analysieren, die ihre Leistung beeinträchtigen könnten. Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Kundenfeedback, finanzielle Leistung und Betriebskennzahlen, erhalten Einzelhändler ein umfassenderes Verständnis für die Ursachen von Problemen, mit denen sie konfrontiert sind.

Zukunftsgerichtete Analyse

Prädiktive Analysen helfen Einzelhändlern, künftige Ereignisse auf der Grundlage verschiedener Variablen wie Wetter, Wirtschaftstrends, Unterbrechungen der Lieferkette und neuem Wettbewerbsdruck vorherzusehen. Dieser Ansatz nimmt oft die Form einer Was-wäre-wenn-Analyse an, mit der ein Einzelhändler beispielsweise herausfinden kann, was passieren würde, wenn er auf ein Produkt einen Rabatt von 10 % bzw. 15 % gewähren würde. Darüber hinaus kann er abschätzen, wann sein Lagerbestand auf der Grundlage einer Reihe möglicher Handlungsweisen erschöpft sein würde.

Präskriptive Analysen

Bei der präskriptiven Analyse werden KI und Big Data kombiniert, um die Ergebnisse der prädiktiven Analyse zu nutzen und Maßnahmen zu empfehlen. Die präskriptive Analyse kann beispielsweise Kundendienstmitarbeitern Angebote vorschlagen, die sie spontan an Kunden weitergeben können, sei es ein Zusatzverkauf auf der Grundlage früherer Käufe oder ein Querverkauf, um eine neue Kundenanfrage zu erfüllen.

Wie werden Einzelhandelsanalysen eingesetzt?

Unternehmen nutzen Einzelhandelsanalysen, um vergangene betriebliche und finanzielle Leistungen zu erklären, zu diagnostizieren, was schief gelaufen sein könnte, alternative Ansätze vorzuschlagen, die produktiver gewesen wären, die Nachfrage zu prognostizieren und – manchmal in Echtzeit – Vorschläge zu unterbreiten, die von den Mitarbeitern in den Geschäften, den Kundendienstmitarbeitern und anderen genutzt werden können, um Querverkäufe, Zusatzverkäufe oder ein besseres Kundenerlebnis zu erzielen. In allen Fällen sollen die Tools den Einzelhändlern helfen, ihre Umsätze, Gewinne und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

  • In-Store-Analysetools nutzen Daten, die von Kassensystemen und Videokameras in den Geschäften generiert werden, um Einzelhändlern zu helfen, das Kaufverhalten der Kunden zu analysieren, damit sie Produkte effektiver platzieren, angemessene Lagerbestände sicherstellen und Diebstähle reduzieren können. Videoaufnahmen zeigen beispielsweise, ob die Kunden langsamer werden, um sich ein bestimmtes Produkt anzusehen, während die Daten des Kassensystems die Effektivität von Kundenkarten belegen.
  • Die Kundenanalyse verwendet Daten aus Systemen, mit denen Kunden interagieren, einschließlich Kassensysteme, Websites, Telefonprotokolle und Chats mit dem Kundendienst. Die Analyse dieser Daten hilft den Einzelhändlern festzustellen, welche und wo bestimmte Artikel am beliebtesten sind, warum bestimmte Artikel zurückgegeben oder umgetauscht werden oder welche Werbeaktionen oder Vorschläge bei den Kunden am besten ankommen. So lässt sich beispielsweise feststellen, welche Marketingsprache am Telefon im Gegensatz zu Chats am effektivsten ist, um ein neues Produkt zu bewerben.
  • Die Bestandsanalyse bewertet, wie der Name schon sagt, den Bestand an Waren, die ein Einzelhändler im Angebot hat. Sie wird eingesetzt, um effizientere Lager- und Vertriebsstrategien vorzuschreiben, z. B. wann ein Vertriebszentrum einem lokalen Lager vorzuziehen ist und wann Artikel auf der Grundlage des Lagerbestands und der prognostizierten Nachfrage aufgefüllt werden sollten. Die Bestandsanalyse kann zum Beispiel die Arbeits- und Versandkosten senken, die durch zu hohe Sicherheitsbestände entstehen.
  • Die Warenanalyse hilft Einzelhändlern festzustellen, ob sie ihre Waren effektiv präsentieren, vor allem in physischen Geschäften, mit dem Ziel, die Verbraucher durch attraktive Sortimente oder Angebote zum Kauf zu verleiten. Sie hilft Einzelhändlern außerdem bei der Preisanpassung, um die Gewinnspannen für alle Produkte zu erhöhen.
  • Webanalysen verfolgen den digitalen Fußabdruck von Verbrauchern, wenn sie auf bestimmten Bereichen einer Webseite verweilen oder von einer Seite zur nächsten klicken. Sie verfolgen sie von der Quelle, die sie auf die Website geführt hat, bis zu dem Moment, in dem sie die Website verlassen. Diese Art der Analyse hilft Online-Händlern zu entscheiden, wie und wo sie ihre Waren auf der Website präsentieren, welche Preise sie verlangen und welche Marketingaktionen sie durchführen sollten.
  • Business Intelligence-(BI-)Berichte, die oft in Form von Dashboards präsentiert werden, sind so voreingestellt, dass sie bestimmte wichtige Kennzahlen wie Lagerumschlag und Durchverkaufsrate anzeigen. Sie werden vor allem dazu verwendet, um den Kollegen und der Geschäftsleitung die wichtigsten Trends mitzuteilen.
  • Die Nachfrageprognose prognostiziert die Nachfrage für bestimmte online verkaufte Artikel anhand des Verlaufs, den die Kunden genommen haben, um sich diese Artikel anzusehen, sie in den Einkaufswagen zu legen, sie zu entfernen oder den Einkaufswagen komplett aufzugeben. Solche Handlungsweisen werden zwar nicht als Verkäufe gezählt, aber sie können die künftige Nachfrage abschätzen.
  • Die Absatzprognose hilft Einzelhändlern, künftige Umsätze auf der Grundlage der tatsächlichen Verkaufszahlen und anderer Faktoren vorherzusagen. In Verbindung mit der Nachfrageprognose kann sie vorhersagen, wie hoch die Gesamtnachfrage nach einem Artikel über alle Kanäle hinweg sein wird, und den Einzelhändlern helfen sicherzustellen, dass sie über den notwendigen Bestand verfügen, um diese Nachfrage zu befriedigen.
Cx Analytics-Screenshot

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Tools für die Einzelhandelsanalyse

Die Einzelhandelsanalyse stützt sich auf Daten, die auf unterschiedliche Weise erfasst werden, sowohl in physischen Geschäften als auch über Websites. Im Folgenden werden einige der verwendeten Tools aufgeführt:

  1. Point-of-Sale-Systeme: Diese Systeme werden von Einzelhändlern verwendet, um Kundentransaktionen zu verfolgen und zu verwalten. POS-Systeme liefern Daten über Kundenkäufe und können Berichte über Verkäufe und Kundentrends erstellen.
  2. Customer Relationship Management-(CRM-)Software: Diese Softwarekategorie umfasst Anwendungen, die Vertriebs-, Marketing-, Kundenservice- und E-Commerce-Prozesse verwalten. Einzelhändler nutzen diese Anwendungen, um Interaktionen mit Kunden zu verfolgen, Daten über einzelne Kunden zu erhalten und auf der Grundlage dieser Informationen potenzielle Verkaufs-, Marketing- und Kundendienstmöglichkeiten zu erkennen.
  3. Business-Intelligence-Tools: Einzelhändler verwenden BI-Tools, um Informationen aus großen Datenmengen und unterschiedlichen Datensätzen zusammenzufassen, vor allem um wichtige Kennzahlen wie Kundenbindung, Lagerumschlag, Durchverkaufsrate und Lagerbestände zu verfolgen. Einzelhändler können mit diesen Tools problemlos Berichte erstellen und diese an Führungskräfte und andere Entscheidungsträger weitergeben.
  4. Bestandsverwaltungssysteme: Einzelhändler nutzen sie, um den Lagerbestand zu verfolgen, die Bestände in Lagern und Vertriebszentren zu überwachen und Bedarfsprognosen zu erstellen. Außerdem hilft sie Einzelhändlern, die optimalen Standorte für die Lagerung bestimmter Artikel zu ermitteln, um die Transportkosten zu minimieren und sicherzustellen, dass die Waren zur Deckung der Kundennachfrage verfügbar sind.
  5. Vorhersageanalysen: Diese Art der Analyse nutzt Daten aus früheren Transaktionen, Gesprächen und anderen Aktionen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Die vier gängigsten Arten der Einzelhandelsanalyse sind deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv (wie oben definiert), um Wachstumschancen und neue Kundensegmente zu identifizieren.

5 Best Practices für Einzelhandelsanalysen

1. Starke Abhängigkeit von Kundendaten

Die Kunden liefern viele explizite und implizite Informationen über ihre Wünsche und Absichten, und die besten Experten der Einzelhandelsanalyse nutzen diese Daten, um Trends zu erkennen und diese Kunden besser zu verstehen. Führende Einzelhändler mischen Kundendaten aus ihren eigenen Kundenbindungsprogrammen mit Daten, die sie aus dem E-Commerce, POS-Systemen und anderen Quellen sammeln, sowie mit Daten, die sie von Maklern erwerben.

Experten kategorisieren Kundendaten häufig als eine Mischung aus demografischen, transaktionsbezogenen, verhaltensbezogenen und sogar psychografischen Daten. Das Sammeln, Konsolidieren und Verwerten dieser verschiedenen Arten von Kundendaten erfolgt häufig nach einem bestimmten Schema, beginnend mit der breiten demografischen Vielfalt. Die Einzelhändler unterscheiden auch zwischen Kunden (Personen, die bereits Geschäfte mit ihnen gemacht haben) und Verbrauchern (zu denen auch diejenigen gehören, die gute Interessenten sein könnten). Verbraucherdaten können bei der „Lookalike-Modellierung“ helfen – wenn ein Einzelhändler beispielsweise Max als großartigen Kunden identifiziert, sucht er nach weiteren Personen mit ähnlichen Eigenschaften und bietet ihnen spezielle Angebote an.

2. Einsatz von Visualisierungstools

Visualisierungstools wie Diagramme, Graphen und Dashboards, wie sie in BI-Software üblich sind, sind für das Verständnis von Daten und für fundierte Entscheidungen unerlässlich. Sie sind ein viel effektiverer Weg, Informationen zu verstehen, als einfach nur auf Zeilen und Spalten von Daten zu starren. BI-Visualisierungstools ermöglichen es den Geschäftsanwendern, Analysen selbst vorzunehmen, anstatt darauf zu warten, dass die IT-Abteilung Berichte erstellt und Abfragen durchführt.

3. Analyse mehrerer Datenquellen

Die Analyse mehrerer Datenquellen, einschließlich Verkaufsdaten, historischer Kundendaten und Bestandsdaten, kann Einzelhändlern dabei helfen, eine differenziertere Sicht auf das Geschäft zu gewinnen, zumal die Messgrößen oft voneinander abhängig sind. So können Einzelhändler beispielsweise die Analyse von Filialen mit der Analyse von Warenattributen korrelieren, um herauszufinden, wie das Layout eines Ladens optimiert werden kann, damit aus Käufern zahlende Kunden werden. Bestandsanalysen können dazu beitragen, dass ein Einzelhändler über genügend Waren verfügt, um das Sortiment zu gestalten. (Einzelhändler sollten außerdem bedenken, dass verschiedene Anwendungen unterschiedliche Definitionen für Datentypen haben können, was zu falschen Analysen führen kann, wenn sie nicht korrigiert werden. Das ist ein Argument für die Verwendung einer zentralen Plattform für Einzelhandelsanalysen im Gegensatz zur Übernahme von so genannten Best-of-Breed-Anwendungen).

4. Verfolgung von KPIs

Die Verfolgung von Leistungskennzahlen hilft Einzelhändlern, ihre Leistung zu messen und verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln. Die meisten erfolgreichen Einzelhändler haben wöchentliche KPI-Auswertungen (Balanced Scorecarding), bei denen die neuesten Messwerte mit denen der Vorwoche verglichen werden. Dazu wird in der Regel zunächst untersucht, was passiert ist (z. B. Umsatzrückgang bei bestimmten Artikeln), gefolgt von einer tiefer gehenden Analyse der Gründe dafür (z. B. aufgrund von Lagerbeständen).

5. Priorisierung Ihrer Ziele

Nicht alles, was gemessen werden kann, sollte auch gemessen werden. Einzelhändlern stehen zwar neue Analysetools und ein Meer von Daten zur Verfügung, aber sie müssen mit Bedacht auswählen, was sie messen, um nicht zu riskieren, die Entscheidungsträger mit Empfehlungen zu überhäufen. Sie sollten damit beginnen, Chancen mit hoher Priorität zu identifizieren, die sich unmittelbar auf das Geschäft auswirken können. Die besten Analysen lösen ein bestimmtes Geschäftsproblem und erzielen ein messbares Ergebnis, so McKinsey.

Mark Lawrence, ein Experte für Einzelhandelsanalysen, weist darauf hin, dass alle fünf oben genannten Best Practices zusammenhängen. Seine Empfehlung: Beginnen Sie mit einem Ziel, gefolgt von vielleicht zwei oder drei untergeordneten Zielen. Die KPIs, die über den Fortschritt auf dieser Ebene informieren, sind „führende“ KPIs, so er. Wenn ein Ziel darin besteht, „näher an den Kunden heranzukommen“, könnten die KPIs lauten: „Erhöhung des Customer Lifetime Value um 20 %“, „Erreichen einer jährlichen Kundenkonversion von 15 %“ und „Optimierung der Lagerbestände zur Unterstützung der Ziele der Kundenorientierung“. Mithilfe von Visualisierungstools können Führungskräfte den Fortschritt bei der Erreichung dieser Ziele überprüfen und Korrekturmaßnahmen einleiten, wie z. B. neue Werbeaktionen und Änderungen im Produktsortiment.

Die Zukunft von Einzelhandelsanalysen

In den kommenden Jahren wird sich die Einzelhandelsanalytik weiter verbreiten, weniger sichtbar sein und mit Sicherheit weniger diskutiert werden. Nutzer und Anwendungen werden Analysen kontinuierlich nutzen, oft sogar ohne es zu wissen – nicht anders als bei Smartphones, die ständig die Standortbestimmung verwenden, um die Bedürfnisse der Nutzer schnell zu erfüllen.

Für Geschäftsnutzer wird es bei der Einzelhandelsanalyse weniger darum gehen, wöchentliche Berichte zu erstellen oder zu prüfen, sondern vielmehr darum, sie in ihre täglichen Arbeitsabläufe zu integrieren. Immer mehr Menschen werden bei ihren regulären Geschäftstätigkeiten Zugang zu den Errungenschaften der KI haben, auch wenn sie sich dessen nicht bewusst sind. KI-basierte Datenanalysen sollten künftig nicht mehr gehyped, sondern normalisiert werden.

Mehr Umsatz durch den Einsatz von Software für Einzelhandelsanalysen

Achten Sie bei der Auswahl von Analysetools für den Einzelhandel auf solche, die Daten aus einer Vielzahl interner und externer Quellen aufnehmen und korrelieren können, KI nutzen, um umfassende Einblicke zu gewinnen, und mit Ihrem Unternehmen mitwachsen können. Die integrierte Suite von Oracle Retail-Cloud-Services umfasst Analysetools für Merchandising, Bestandsplanung und -verwaltung sowie Kundenbindung über verschiedene Kanäle und kann innerhalb weniger Monate vollständig implementiert werden.

Einzelhandelsanalysen – Häufig gestellte Fragen

Was sind Beispiele für Analysen?
Einzelhändler nutzen Analysen aus einer Vielzahl von Gründen: um die Nachfrage vorherzusagen, Manager beim Kauf und der Zuteilung ausreichender Bestände zur Deckung der Nachfrage zu unterstützen, um das Kundenverhalten zu verstehen, die Preisgestaltung zu optimieren und um Personalentscheidungen zu treffen.

Welche Art von Daten wird in der Einzelhandelsanalyse verwendet?
Die Einzelhandelsanalyse nutzt eine Vielzahl von Daten aus internen und externen Quellen, darunter die Kaufhistorie von Kunden, Call-Center-Protokolle, die Navigation auf E-Commerce-Websites, POS-Systeme, Videoaufnahmen in Geschäften und demografische Daten von Kunden.

Bei welchen Entscheidungen hilft die Einzelhandelsanalyse den Einzelhändlern?
Einzelhandelsanalysen helfen dabei, das Rätselraten aus dem Einzelhandel zu beseitigen, indem sie den Führungskräften der Branche Anhaltspunkte dafür liefern, welche Artikel in welcher Menge bestellt werden sollten, wo sie gelagert werden sollten, wie viel sie kosten sollten und welche Arten von Waren tendenziell zusammen gekauft werden.

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